腎MRIと機械学習を用いた腎臓病評価システム大学病院− 169 −原佑樹1、清水宏一1、名川恵太1、井上快児1、小澤栄人11埼玉医科大学病院放射線科2007年から当院腎臓内科との共同研究開始以来、腎機能とMRIについての研究および開発を行っている。画像とクレアチニンやeGFRを用いた研究は古くから行われているが、我々はMRIを用いたeGFRと機能画像の研究を行なっている。図のような視覚評価においても、eGFRの変化をある程度把握できるが、T2*やADCのような量的評価を行うことにより詳細な評価を行なっている。得意な技術（ノウハウ）腎機能を評価するためのMRIの撮像法の開発。関心領域を正確に把握するためのsegmentationの開発。知的財産・論文・学会発表特許2021008 英語論文1.Inoue K, Hara Y, Nagawa K, Koyama M, Shimizu H, Matsuura K, et al. The utility ofautomatic segmentation of kidney MRI in chronic kidney disease using a 3D convolutionalneural network. Sci Rep. 2023;13: 17361.2.Hara Y, Nagawa K, Yamamoto Y, Inoue K, Funakoshi K, Inoue T, et al. The utility oftexture analysis of kidney MRI for evaluating renal dysfunction with multiclass classificationmodel. Sci Rep. 2022;12: 14776.学会発表原佑樹, 名川恵太, 關智史, 井上勉, 岡田浩一, 石川雅浩, 小澤栄人. Texture Analysis of KidneyMRI : Machine Learning-based Evaluation of Renal Dysfunction, 第81回日本医学放射線学会総会, 2022年4月. 横浜腎臓慢性腎障害eGFR MRI 機能画像構成員研究概要腎臓の機能画像のMRI研究放射線科講師原佑樹キーワード
元のページ ../index.html#171