KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 10451808

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検索結果: 6件 / 研究者番号: 10451808

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1. AI画像診断支援システムの効果的学習に向けた人体解剖知識の活用

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
審査区分	小区分61030:知能情報学関連
研究機関	近畿大学
研究代表者	根本充貴近畿大学, 生物理工学部, 准教授
研究期間 (年度)	2025-04-01 – 2028-03-31採択

2. カルテ情報を用いた半教師あり学習に基づく医用画像上病変検出支援システムの開発

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
審査区分	小区分61030:知能情報学関連
研究機関	近畿大学
研究代表者	根本充貴近畿大学, 生物理工学部, 講師
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31完了
キーワード	コンピュータ支援診断AI / 弱教師学習 / 医用画像 / 3D U-Net / 適応的閾値処理 / コンピュータ検出支援 / 病変領域教師ラベル / 胸部CT像 / 肺結節 / U-Net / 異常検知 / FDG-PET/CT像 / 医用画像診断 / 半教師あり学習 / カルテ情報
研究開始時の研究の概要	病変領域を画素単位で指摘した病変領域教師ラベルデータは，コンピュータ検出支援：CADe（Computer-aided detection）システム開発に不可欠だが，同教師ラベルの生成・大量収集は極めて困難である。教師ラベルデータを持たないデータを機械学習に用いる半教師あり学習は，教師ラベル推定時の誤 ...
研究成果の概要	本研究では主に、教師あり機械学習の枠組みにカルテデータの病変情報を融合し、病変領域教教師ラベルのない医用画像上に高精度な教師ラベルを自動付与する手法を提案し実験的に検討を行った。提案法は、病変位置座標と病変長径のみから複数の3次元拡張U-Netを用いて病変領域教師ラベルを推定するものである。肺結節を ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (2件うち査読あり 2件) 学会発表 (16件うち国際学会 7件)

3. 肉用牛における肥育状態の生体評価法の開発と産肉制御の分子機構の解明

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分42010:動物生産科学関連
研究機関	近畿大学
研究代表者	松本和也近畿大学, 生物理工学部, 教授
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2024-03-31完了
キーワード	バイオマーカータンパク質 / 枝肉形質 / 機械学習 / 肉用牛 / 生体評価 / 産肉形質 / プロテオミクス / 肥育牛 / プロテオミクス解析 / 生体評価法
研究開始時の研究の概要	本研究では、肉用牛の肥育期間中に経時的に採取した血清を対象とした定量プロテオミクスSWATH解析情報に基づく肉用牛の産肉形質の発育状態や肥育状態を生体評価するシステムの開発と、その結果得られる血清バイオマーカータンパク質の情報を基盤とした産肉制御の分子機構の統合的理解を目指す。本研究の成果は、これま ...
研究成果の概要	黒毛和種肥育牛の血清サンプルを供試して、定量プロテオミクスSWATH法によりタンパク質135種類を定量し、牛の産肉形質を生体評価する予測モデルを構築した。具体的には、枝肉成績（枝肉重量・ロース芯面積・バラの厚さ・皮下脂肪の厚さ・歩留基準値・脂肪交雑・オレイン酸濃度）を目的変数とした重回帰分析にて予測 ...

この課題の研究成果物	学会発表 (5件)

4. 解剖学的ランドマーク情報を用いた3次元医用画像上の病変認識処理の効率的深層学習

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	知覚情報処理知能情報学
研究機関	近畿大学
研究代表者	根本充貴近畿大学, 生物理工学部, 講師
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2020-03-31完了
キーワード	転移学習 / 深層学習 / コンピュータ検出支援 / 医用画像診断 / 解剖学的ランドマーク / 深層畳み込みニューラルネットワーク / プレトレーニングモデル / 畳込みニューラルネットワーク / Fine Tuning / 機械学習 / 医用画像認識 / 診断支援
研究成果の概要	深層畳み込みニューラルネットワークなど，AI画像認識処理の効率的な学習方法の１つに，深層転移学習がある。これは，認識対象とは別の画像データを使って画像認識の事前学習を行ったうえで，対象の画像パターン認識処理を構築する方法である。本研究では，医用画像上の病変パターン認識の事前学習データとして，人体内の ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件) 学会発表 (6件うち国際学会 3件、招待講演 1件)

5. 画像特徴量の自動生成を用いた医用画像からの病変検出システムの自動開発

公募研究

研究種目	新学術領域研究(研究領域提案型)
審査区分	理工系
研究機関	近畿大学
研究代表者	根本充貴近畿大学, 生物理工学部, 講師
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2019-03-31完了
キーワード	コンピュータ検出支援 / 局所画像特徴量 / 健常構造の学習 / 解剖学的ランドマーク / 畳み込みオートエンコーダ / 畳み込みニューラルネットワーク / 機械学習 / 深層学習 / 特徴量自動生成 / 医用画像認識 / 診断支援
研究実績の概要	コンピュータ検出支援(CADe)システムの開発において，モダリティや検出病変の種類を横断した汎用的な自動開発手法に向けた基盤技術を構築する目的にむけて，複数の局所画像特徴量の自動生成に関する検討を行った．
研究領域	医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件うち査読あり 1件) 学会発表 (8件うち国際学会 2件、招待講演 1件)

6. 多様体学習を用いた雑音を含む医用画像中の病変テクスチャ識別処理の開発

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	知覚情報処理・知能ロボティクス
研究機関	東京大学
研究代表者	根本充貴東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員
研究期間 (年度)	2011 – 2012完了
キーワード	画像情報処理 / 多様体学習 / 医用画像理解 / テクスチャ解析 / すりガラス状結節
研究概要	医用画像上の病変領域抽出に向けた,多様体学習に基づく画像認識処理に関する実験的検討を行った.医用画像は撮像者への負担を軽減するような条件で撮像されることが多いため,多くのノイズが含まれる場合が多い.しかし実験結果から,医用画像中のノイズが,多様体学習を用いた画素ごとに計測されるテクスチャ特徴量の次元 ...

この課題の研究成果物	学会発表 (4件)