深層学習を用いた心電図同期CT画像の生成と心疾患予防医療への応用
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- 小島 宰
- 研究代表者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP23K14872
- 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
- 23K14872
- 研究種目
- 若手研究
- 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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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2023-04-01 〜 2026-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 3,900,000 円 (直接経費: 3,000,000 円 間接経費: 900,000 円)
研究概要
健康寿命の延伸を目指す我が国において、心疾患の予防は重要である。CTで算出可能な冠動脈石灰化スコアは、心疾患発症率と相関があり、事前に把握する事で心疾患の予防に繋がる。しかし冠動脈石灰化スコアの正確な算出は、検診でも実施される非心電図同期CT撮影では難しく、心電図同期CT撮影が必要である。しかし心電図同期CT撮影は、被ばくが多いために心疾患疑い患者以外への実施は難しい。 本研究は、まず非心電図同期単純CT画像から心電図同期単純CT画像を深層学習で生成し、 冠動脈石灰化スコアの正確な算出を目指す。次に、非心電図同期造影CT画像から心疾患の診断が可能な冠動脈CT画像の生成を目指す。