| Project/Area Number |
25K12869
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56060:Ophthalmology-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中澤 徹 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30361075)
高橋 直樹 東北大学, 大学病院, 医員 (61000378)
二宮 高洋 東北大学, 大学病院, 医員 (81003902)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | Glaucoma screening / AI / Deep learning models / Fundus images |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、AIを活用した緑内障専門医レベルのハイブリッド型緑内障スクリーニングネットワーク（Hybrid AI-GS）の開発を提案する。このHybrid AI-GSは、これまで単独で活用されているマルチタスク学習、セグメンテーション、および分類モデルを並列に動かし、眼底画像の特徴と疾患および集団特性との関連を統合することにより、網膜神経線維層欠損、視神経乳頭出血、および視神経乳頭陥凹などの早期兆候を高精度で検出可能とする。同時にAIのブラックボックスを解決するため、定量値を出力することで、正常値との比較・説明性を担保する
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