医用AIのための擬似医療データセットの設計と活用に関する統合的研究

Research Project

Project/Area Number	25K21549
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	曽我部舞奈東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (80788951)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	模倣臓器
Outline of Research at the Start	本研究は、模倣臓器を用いた非臨床データと実際の臨床データとの差異を明らかにし、外科手術におけるAI技術の精度向上を目指す。臨床データの倫理的制約や収集コストの問題を解決するため、模倣臓器による非臨床データセットを生成し、力学特性や視覚特性を検証する。この研究では、粘弾性計測や引張試験による力学的特性評価、官能検査やAIによる視覚・触覚特性評価を行い、それらの差異がAI学習に与える影響を分析する。最終的に、出血位置推定AIを用いた検証実験を通じて、外科領域でのAI適用を進めるための新たなデータセット設計手法を確立する。