2020 Fiscal Year Research-status Report
深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製
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18K15597
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
堤 真一 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 非常勤講師 (60647866)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 深層学習 / マンモグラフィ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Japanese journal of radiologyにVisualizing "featureless" regions on mammograms classified as invasive ductal carcinomas by a deep learning algorithm: the promise of AI support in radiology.という論文が発表できた。これは、マンモグラフィから乳がんの病理分類を試みる研究で、大量のマンモグラフィを用いることで実現できた。本研究は、科研費の課題である「深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製」を背景に作成されたものであり、本科研費の成果と言える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初の予定である「深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製」であるが、マンモグラフィのモデルに関して作成できた。また、そのモデルをベースにした論文も出版されたので、順調な進捗と言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究を生かしてさらなる発展研究に望む可能性はあるが、それには数年間を要することが予測される。引き続き息の長い研究が必要である。
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| Causes of Carryover |
コロナで予定費用に変更があったため。
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Research Products
(1 results)
