Dynamic and Causality Analysis of Bio-Signal Data for Development of Disease Early Prediction

• Project/Area Number: 24K20778
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 陳 崢 大阪大学, 産業科学研究所, 特任助教(常勤) (70962843)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); 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: データマイニング / 医用生体工学 / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では、様々な生体信号時系列データの潜在的な変化過程をモデリングし、得られた特徴をラベルなしで要因分析することで、疾患の早期予測を高精度かつ自動的に行うための技術基盤の開発を目的とする。申請者がこれまでに開発した教師なし深層学習技術を発展させ、生体信号データ内部の関係・構造を抽出し、生体特徴と疾患の複雑な相互作用を分析することにより、臨床環境での実用化を目指した、疾患の早期予測の汎用アルゴリズムを開発する。