Deep learning of postmortem CT database for death investigation

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 23K09759
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 槇野 陽介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (50725017)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩瀬 博太郎 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30272420) ; 川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338) ; 矢島 大介 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (60451754) ; 吉田 真衣子 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (70317139)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 死後CT / 死亡時画像診断 / 人工知能 / ディープラーニング / 死因究明

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、日本で最も古い2006年から解剖前の死後CT撮影を全例実施している千葉大学法医学教室、2015年から実施している東京大学法医学教室、2018年から実施している国際医療福祉大学法医学教室の三大学死後CTデータと死因データをAIに覚えさせ、特徴量を抽出することを目的としている。本年度は、三大学からアクセスできるAIワークステーションを立ち上げ、学習データを移行させる作業を開始した。同時に死因など各種基礎データを収集した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

研究代表者の職位変更に関する事務的作業などにより、研究に十分なエフォートを割けなかった。深層学習ワークステーションに関しても高額であることなどもあり、購入に時間がかかった。

Strategy for Future Research Activity

研究代表者の職位問題が解決したので、エフォート率を改善する。研究のベースは構築できたので、研究分担者間でのwebを利用したミーティングなどを行いながら、遅れを取り戻す予定である。

Causes of Carryover

研究の遅れのため、研究分担者の川上・吉田・矢島の各先生が、データ解析のための予算を来年使用する予定となったため。本年度にデータ解析に関連して使用していただく計画である。