| Project/Area Number |
25K13199
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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 57060:Surgical dentistry-related
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| Research Institution | Kanazawa Medical University |
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Principal Investigator |
見立 英史 金沢医科大学, 医学部, 准教授 (00552019)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾山 武 金沢医科大学, 医学部, 講師 (00515314)
武田 啓太 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 助教 (00980997)
酒井 智弥 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 准教授 (30345003)
下本 陽一 長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 准教授 (80244036)
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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 |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 口腔細胞診 / 人工知能 / VLM |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、以下の流れで検討を進める。
まず口腔細胞診の画像と診断コメントのデータセットを構築し、診断所見コメントと細胞診クラス分類の相関を検討する。次に画像と診断コメントを自然画像で学習したVLM(CLIP等)に学習させ、医用画像を事前学習済みのVLM(CLIP)から転移学習を行う。上記プロダクトに対してプロンプトエンジニアリングによるファインチューニングを行うことで、口腔細胞診に親和性の高いVLMを構築する手法、問題点などを明らかにする。最後に他の細胞診への転移学習を行い、得られた知見については国際学会や誌上発表を行う。
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