课题基金 / 基金详情

Development of statistical model for analysis of dynamic of metabolic diseases using PET

Development of statistical model for analysis of dynamic of metabolic diseases using PET
开发利用 PET 分析代谢疾病动态的统计模型
批准号：
21KK0183
负责人：
小野 直亮
金额：
$11.4万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
财政年份：
2021
资助国家：
日本
项目状态：
未结题
起止时间：
2021-10-07 至 2027-03-31
来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21KK0183/
关键词：
深層学習PETイメージング診断支援モデル冠動脈疾患PET画像腎臓Perfusionモデル長期コホート解析

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
本研究では、Computer Aided Diagnosisの手法として、PETをはじめと知る診断情報を多角的に利用する方法の開発を試みた。本年度の成果として、実際の診断読影のようにPET検査から得られた画像と病理データとを組み合わせた説明変数を連結して深層学習モデルの入力とするモデルを用いて、より実践的な診断を可能とするモデルを構築した。また、分類結果の説明可能性を向上させるため、灌流画像をもとにした顕著性マップの可視化を実装した。このモデルでは、冠動脈を含む心筋領域を極座標マップ上に展開した画像を用い、検出された灌流異常の可視化や、分類結果に肯定的または否定的に影響を与えた画像や臨床変数の強調表示などを実現した。これは、O-15 H2O灌流画像に対してこのような方法を適用した初めての試みであり、極座標マップから抽出された特徴、PET灌流検査の定量的結果、および臨床的な患者固有のリスク変数を含む複数の変数の組み合わせを利用することを実現した。
英文摘要
本研究では、Computer Aided Diagnosisの手法として、PETをはじめと知る診断情報を多角的に利用する方法の開発を試みた。本年度の成果として、実際の診断読影のようにPET検査から得られた画像と病理データとを組み合わせた説明変数を連結して深層学習モデルの入力とするモデルを用いて、より実践的な診断を可能とするモデルを構築した。また、分類結果の説明可能性を向上させるため、灌流画像をもとにした顕著性マップの可視化を実装した。このモデルでは、冠動脈を含む心筋領域を極座標マップ上に展開した画像を用い、検出された灌流異常の可視化や、分類結果に肯定的または否定的に影響を与えた画像や臨床変数の強調表示などを実現した。これは、O-15 H2O灌流画像に対してこのような方法を適用した初めての試みであり、極座標マップから抽出された特徴、PET灌流検査の定量的結果、および臨床的な患者固有のリスク変数を含む複数の変数の組み合わせを利用することを実現した。
期刊论文(1)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
分散学習ネットワークモデルを用いた病理組織画像の特徴抽出の最適化
  • 批准号：
    21K12111
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 资助金额：
    $2.5万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    小野 直亮
  • 依托单位：
    Nara Institute of Science and Technology
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