Project/Area Number |
23K11253
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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Research Institution | University of Hyogo |
Principal Investigator |
小橋 昌司 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (00332966)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木下 芳一 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (30243306)
村津 裕嗣 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (30273783)
圓尾 明弘 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (00899718)
佐貫 毅 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (90514943)
八木 直美 兵庫県立大学, 先端医療工学研究所, 准教授 (40731708)
藤田 大輔 兵庫県立大学, 工学研究科, 助教 (90907867)
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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 |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | 単純X線 / 人工知能 / 病変検出 / 3次元データ |
Outline of Research at the Start |
本研究では,「3次元データを活用した単純X線からのAI病変検出」を提案する.本提案法では,3次元データであるCTやMRから病変や臓器を自動検出,疑似2次元画像を生成することで大量の学習データ生成により高精度な病変検出モデルを確立する.3次元画像から病変を検出することで,単純X線のみでは判断が困難な微細な疾患の確度の高いアノテーションが可能になる.3次元画像から病変を検出することで,単純X線のみでは判断が困難な微細な疾患の確度の高いアノテーションが可能になる.同成果を基に様々な部位,病変の検出,超音波などの別モダリティへ応用する.
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