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Implementation of AI-Based Image Synthesis for Metal Artifact Reduction in Dental CT Imaging
About This Project
- Japan Grant Number
- JP25K13148 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 25K13148
- 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 57060:Surgical dentistry-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2025-04-01 〜 2028-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,290,000 Yen (Direct Cost: 3,300,000 Yen Indirect Cost: 990,000 Yen)
Research Abstract
口腔領域のCT画像診断では、歯科補綴物などによる金属アーチファクトが画質を著しく損ない、診断を困難にすることが多い。従来はアーチファクトをCT画像から除去・補正する手法が主流であったが、本研究では同一部位のMR画像をもとに、アーチファクトのない仮想CT画像を生成するという新たなアプローチを試みる。CT・MR検査が豊富に行われている本邦の特性を活かし、日常臨床で蓄積された大量の画像データを用いてAIモデルの構築をめざす。本手法が実用化されれば、金属アーチファクトの低減のみならず、放射線被曝の抑制や医療アクセス格差の是正にも貢献すると期待される。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040866882795903872
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN