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人工知能を用いた低侵襲・低被ばくECV評価法の開発

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研究課題番号 KAKENHI-PROJECT-24K18799
研究種目 若手研究
研究分野
研究機関 愛媛大学
代表研究者 吉田 和樹
研究期間 開始年月日 2024/4/1
研究期間 終了年度 2025
研究ステータス 中途終了 (2024/4/1)
配分額(合計) 2,600,000 (直接経費 :2,000,000、間接経費 :600,000)
配分額(履歴) 2026年度:1,040,000 (直接経費 :800,000、間接経費 :240,000)
2025年度:650,000 (直接経費 :500,000、間接経費 :150,000)
2024年度:910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000)
キーワード CT
ECV
AI
心臓CT
心蔵CT

研究成果

[学会発表] Synthetic Extracellular Volume Fraction Derived Using Deep Learning with a Convolutional Neural Network.

Yoshida K, Hosokawa T, Toshimori W, Matsuda T, Tanabe Y, Kobayashi Y, Kido T. 2025

[学会発表] Feasibility of Quantification of the Myocardial Extracellular Volume Using Deep Learning with a Convolutional Neural Network

Yoshida K, Hosokawa T, Tanabe Y, Morikawa T, Kobayashi Y, Toshimori W, Tamai F, Matsuda T, Kido T. 2024

[学会発表] Synthetic Extracellular Volume Fraction Derived Using Deep Learning with a Convolutional Neural Network.

Yoshida K, Hosokawa T, Toshimori W, Matsuda T, Tanabe Y, Kobayashi Y, Kido T. 2024