Development of artificial intelligence for keloids
Project/Area Number |
21K09795
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 56070:Plastic and reconstructive surgery-related
|
Research Institution | Oita University |
Principal Investigator |
清水 史明 大分大学, 医学部, 講師 (50347027)
|
Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
|
Keywords | 人工知能 / 傷跡 / ケロイド / 肥厚性瘢痕 / ソフトウェア / デジタル画像 |
Outline of Research at the Start |
充分な臨床経験が必要とされる、ケロイドの重症度診断を行う人工知能を開発する。実際のケロイド臨床写真を多数人工知能に学習させることで、その重症度を診断する人工知能を作成する。その後実際の臨床写真をその人工知能を用いて重症度診断を行い、その精度を確認する。
|
Outline of Annual Research Achievements |
AI学習システムを用いて、傷跡の赤さ、隆起、浸潤の三つの因子の重症度を判断する人工知能学習を行っている。 傷跡写真データを学習し、傷跡判断できるAI作成を行っている。 現在までに980枚の傷跡写真データを学習している。 現状の人工知能の診断正解率は89%まで向上している。 現在はその学習データ数を増やしてさらに精度を高める試みを行っている。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現在人工知能の診断正解率が89%まで向上しているため
|
Strategy for Future Research Activity |
AI学習システムを用いて、傷跡の赤さ、隆起、浸潤の三つの因子の重症度を判断する人工知能学習を行っている。 今後さらに傷跡写真データを増やして、傷跡判断できるAI精度を高めていく方針。
|
Report
(2 results)
Research Products
(1 results)