Project/Area Number |
23K21683
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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Research Institution | Ritsumeikan University |
Principal Investigator |
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 家慶 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (20948343)
岩本 祐太郎 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 准教授 (30779054)
韓 先花 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (60469195)
金崎 周造 滋賀医科大学, 医学部, 非常勤講師 (90464180)
李 印豪 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (90962465)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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Keywords | 医用画像処理 / 深層学習 / 弱教師学習 / 肝臓腫瘍性病変 / アテンション |
Outline of Research at the Start |
Self-Attention機能をもつTransfoormerなどの最新深層学習手法を用いて、医用画像(マルチフェーズCT画像、マルチモーダルMRI画像、病理画像など)における肝臓がんの高精度な診断支援手法を開発・確立する。以下の三つの研究テーマを中心に進めていく。 (1) 肝臓腫瘍に関する医用画像データベースを構築する。 (2) Attention機構を利用した異なるフェーズまたはモーダル医用画像データをadaptiveに統合し、精度の向上を目指す。 (3) 部分的なアノテーションまたは画像レベルアノテーションだけで解析ができる弱教師付き学習法を開発し、診断支援の高効率化を目指す。
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