局所視覚特性を利用した高効率画像判別モデルの構築と持参薬判別への応用

Research Project

Project/Area Number	24K15018
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	Waseda University
Principal Investigator	鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
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: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	画像判別モデル / 局所視覚特性 / 持参薬判別装置 / 薬学リスクマネジメント
Outline of Research at the Start	本研究では、局所方向特徴を主としたマルチスキャン戦略によるＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク）とトランスフォーマの融合モデルを、スパース理論的側面から再検討し、局所視覚特性として自己相似性などを導入した局所特徴の高度化、スパース化に基づく高効率画像判別モデルを構築する。また、薬学リスクマネジメントにおいて社会問題となっている持参薬持込問題に関して、重複投与、禁忌薬併用投与などを防ぐため、マルチスペクトルカメラを使って持参薬を判別する高精度持参薬判別装置を開発し、薬剤師の負担軽減を実現する。