機械学習による形態的特徴量を用いたiPS細胞由来洞結節細胞の選別と分子基盤の解明
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-20K08423 |
|---|---|
| 研究種目 | 基盤研究(C) |
| 研究分野 | |
| 研究機関 | 鳥取大学 |
| 代表研究者 | 久留 一郎 |
| 研究分担者 | 三明 淳一朗 |
| 研究分担者 | 經遠 智一 |
| 研究分担者 | 白吉 安昭 |
| 研究分担者 | 森川 久未 |
| 研究期間 開始年月日 | 2020/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 2022 |
| 研究ステータス | 完了 (2022/4/1) |
| 配分額（合計） | 4,290,000 (直接経費 :3,300,000、間接経費 :990,000) |
| 配分額（履歴） |
2022年度：1,170,000 (直接経費 :900,000、間接経費 :270,000) 2021年度：910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000) 2020年度：2,210,000 (直接経費 :1,700,000、間接経費 :510,000) |
| キーワード | iPS sinoatrial node deep learning automaticity SAN cell iPS細胞 ペースメーカ細胞 深層学習 洞結節細胞 機械学習 形態 特徴量 自動能 machine learning iPS cell sinus nodal cell feature value |