Adversarial Exampleを用いた新しい緑内障性眼底変化の特徴の発見

• Project/Area Number: 23K11150
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Saga University
• Principal Investigator: 石川 慎一郎 佐賀大学, 医学部, 准教授 (00404129)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 福田 修 佐賀大学, 理工学部, 教授 (20357891) ; 川口 淳 佐賀大学, 医学部, 教授 (60389319) ; 中尾 功 佐賀大学, 医学部, 講師 (70346899)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 緑内障 / AI

Outline of Research at the Start

緑内障は本邦における失明原因として最多であり、早期発見に役立つ緑内障の未知の特徴を明らかにする革新的な技術の開発が望まれる。本研究ではAIで緑内障と診断された眼底画像にAdversarial Example(ノイズ)を付 加することでAIが緑内障の診断を誤る画像を、3次元的にヒトが形態評価を行うことで、これまでにはない新しい緑内障の特徴を確立させることを目的とする。