| Project/Area Number |
23K07163
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Nagoya City University |
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Principal Investigator |
川口 毅恒 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (80597823)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
樋渡 昭雄 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (30444855)
河合 辰哉 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (70597822)
木曽原 昌也 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (90906231)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 機械学習 / 側頭骨 / 蝸牛神経低形成 / 耳硬化症 / ディープラーニング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、教師なし学習のディープラーニングの技術である変分オートエンコーダ (Variational AutoEncoder; VAE)を利用して、CT画像での希少疾患の検出を目指す。VAEでは、訓練画像の特徴を捉えて、テスト画像から訓練データセットに似た画像を生成することができる。正常な側頭骨CTを訓練データとして学習させ、構築したネットワークにテスト画像を入力することで、テスト画像を元に訓練データに類似した側頭骨画像が作成される。この作成画像と元のテスト画像との差分を異常部位として判定する。テスト画像としては、蝸牛神経管狭窄、耳硬化症を用意し、異常を正しく判定できるかを評価する。
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