EOB-MR画像における自己教師あり学習による基盤モデルの構築

Research Project

Project/Area Number	25K15930
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90130:Medical systems-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	竹永智美東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (80779786)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000) Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Keywords	基盤モデル / 自己教師あり学習 / 多時相3次元画像 / MRI
Outline of Research at the Start	EOB-MR画像を用いた5時相3次元医用画像データベースを構築し、自己教師あり学習（SSL）による基盤モデルを作成する。構築したモデルを多様な下流タスクに適用し、セグメンテーションや病変分類精度の向上、特に症例数の少ない肝疾患への有効性を検証する。