深層学習と血管抑制・非抑制画像を利用した新たな転移性脳腫瘍診断法の確立
研究課題情報
- 体系的番号
- JP21K07645
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 21K07645
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分52040:放射線科学関連
- 研究機関
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- 名古屋市立大学
- 研究期間 (年度)
- 2021-04-01 〜 2024-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 4,160,000 円 (直接経費: 3,200,000 円 間接経費: 960,000 円)
研究概要
脳転移診断には一般に造影後3DT1WIが用いられるが、増強された血管と微小転移の区別が困難な場合がある。VISIBLE (Volume Isotropic Simultaneous Interleaved Bright- and bLack-blood Examination)法は血管信号抑制画像と非抑制画像を同時取得し、高感度、低偽陽性率で脳転移を診断可能であるが、従来法では撮像に5分程度必要である。そこで本研究はVISIBLE法を応用した新たな短時間の撮像法の開発、脳転移症例を深層学習させたAIシステムによる脳転移の自動検出法、および最適な治療法選択法の開発を行う
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040006432267858816
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN