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教師なし深層学習を用いたMR画像の病変検出システムの開発

Research Project

Project/Area Number 21K12702
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 90130:Medical systems-related
Research InstitutionNiigata University

Principal Investigator

松澤 等  新潟大学, 脳研究所, 准教授 (70303170)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 杉山 拓  北海道大学, 大学病院, 講師 (70748863)
浦川 貴朗  新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (90770222)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords人工知能 / 深層学習 / MRI
Outline of Research at the Start

人工知能を用いて疾患脳のMRI画像を診断分類する試みは既に多く行われている。申請者らは、新しい試みとして、“教師なし異常検知”(Unsupervised Anomaly Detection)を臨床画像の学習に適用し、学習時は健常者画像のみを使うことで“健常脳の特徴分布”を学習し、学習の完了時には、その分布から外れているものを“異常、疾患脳”と判断するような人工知能をめざす新しいアプローチである。

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2021-08-30  

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