Statistical models of organs with diverse shape and size, and its application to organ recognition
| Project/Area Number |
18H03255
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
Shimizu Akinobu 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80262880)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斉藤 篤 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10781445)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2019: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
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| Keywords | 計測工学 / 解剖学 / 画像処理 / 情報工学 / 統計数理 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Most of the cases imaged at hospitals are abnormal cases whose organ’s shape and size are deviated from the mean organ. Conventional statistical models are not suitable to describe the organs whose shape and size are deviate from the mean organ. This study developed statistical models of organs with diverse shape and size. We also developed organ recognition algorithm by use of the statistical models.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の学術的意義は，これまで正確に表現できなかった，分布の周辺にある形状やサイズの臓器を正確にモデル化できるようになった点である．また，そのモデルを用いた臓器の認識処理についてもこれまで例がなく，新規性が高い．社会的な意義としては，実際の病院で撮影されている異常な形状やサイズの症例の画像を対象とした，診断支援システムの精度向上が期待される点である．日々撮影されている膨大な数の医用画像の大部分を占める異常例に対する診断精度向上は，大きな社会的な意義がある．
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Report
(4 results)
Research Products
(10 results)
