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Anomaly detection in functional imaging using deep learning

Research Project

Project/Area Number 24K10905
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

高尾 英正  東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (10444093)

Project Period (FY) 2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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)
Keywords異常検知 / MRI / PET / 深層学習
Outline of Research at the Start

本研究では、代謝・機能画像において、形態画像を含めたマルチモダリティー画像を入力として、異常検知の深層学習モデルを構築するにあたり、はじめに、大規模な公開データが入手可能な、脳のPET画像やMRI画像を対象として検討をすすめ、続いて、骨シンチグラフィーや全身のPET画像、脳のSPECT画像等への応用を目標とし、以下の項目を実施する。
1)大規模データの取得
2)深層学習モデルの構築および評価
3)自施設データへの適応・評価
4)骨シンチグラフィーや全身PET画像、脳SPECT画像等への応用

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2024-06-24  

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