Development of the prediction system of the respiratory function in congenital diaphragmatic hernia by using dynamic chest radiology and artificial intelligenceI
About this project
- Japan Grant Number
- JP24K11785
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 24K11785
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 55010:General surgery and pediatric surgery-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2024-04-01 〜 2027-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,290,000 Yen (Direct Cost: 3,300,000 Yen Indirect Cost: 990,000 Yen)
Research Abstract
CDHは重症度によって予後が層別化されているため、重症度に応じた呼吸機能の増悪があるものと予想される。呼吸機能検査データとDCRデータ（視覚機能データ）を統合し、重症度を予測する。DCRデータでは、関心領域（ROI）を評価し、健側肺と患側肺の左右差を計測する。換気血流シンチデータ、呼吸機能検査データ、胸郭変動データ、横隔膜挙動データを統合し、教師データを作成する。これらのデータを統合し、ディープラーニングが導入されたWorkstationをプログラミングに教師データとして学習させ、全自動での長期呼吸機能を予測するシステムを構築する。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040018274934141824
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN