物理エンコーダの同時最適化による物体認識モデルと病理診断実証

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23H05490
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Broad Section J
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 長原 一 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (80362648)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 香川 景一郎 静岡大学, 電子工学研究所, 教授 (30335484) ; 中島 悠太 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (70633551) ; 中村 友哉 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (70756709) ; 諸岡 健一 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806) ; 柳井 広之 岡山大学, 大学病院, 教授 (90379735) ; 荒木 元朗 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (90467746)
• Project Period (FY): 2023-04-12 – 2028-03-31

Summary of the Research Project

本研究は、物体そのものの物理的特徴を認識するため、新たに「深層物理センシング」のフレームワークを提案し、光源制御や画像計測といった物理エンコーダをデジタル層のモデルと同時最適化する手法とシステムを研究開発し、応用ユースケースとして病理診断を対象として有効性を実証するものである。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

物理層を含めた計測認識全体の最適化を図ることにより認識に必要な特徴を撮像過程で取捨選択する「深層物理センシング」は独創性が高く、実世界センシングへの応用展開が期待される。さらに、尿細胞診自動診断での深層物理センシングの検証は、多元光モダリティを診断等に有効な単一画像に埋め込むことによる診断性能の向上、新たな癌判断基準の探索など、社会的意義が大きい。