医用画像データ作成エコシステムの開発

Research Project

Project/Area Number	24K15174
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	高屋英知東北大学, 医学系研究科, 助手 (40968327)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	医用画像処理 / 深層学習 / 半教師あり学習
Outline of Research at the Start	医用画像にうつる臓器や病変に対するアノテーションは、臨床や医療AI研究開発において必須の作業であるが、放射線科医をはじめとした医療者に膨大な負担を強いることになる。本研究では、これらの課題を解決するべく、汎用医用画像データ作成エコシステムを開発する。このシステムは、能動的半教師あり学習と継続的マルチドメイン連合学習で構成され、個別具体的な画像データ作成の労力を10から100分の1程度に削減しうる。さらに、過去のデータについての知識を蓄積し、あとから参加する施設ほどその蓄積の恩恵を受け、作業量を軽減することができる。これにより、医療者の負担軽減ひいては医療AIの研究開発促進が期待される。