深層学習と差分技術を組み合わせた残存異物や留置物の検出に関する研究

• Project/Area Number: 25K21587
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Fukuoka International University of Health and Welfare
• Principal Investigator: 清水 陽一郎 福岡国際医療福祉大学, 医療学部, 講師 (70896836)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 医用システム

Outline of Research at the Start

本研究では深層学習を利用した画像生成アルゴリズムを利用する．まず，遺残物が含まれていない画像を学習させる．学習させたネットワークに遺残物が含まれている画像を入力すると入力された画像から遺残物が除かれた画像が出力される．入力した遺残物を含む画像から，出力された遺残物が含まれない画像を差分することで，遺残物の検出を容易にする手法を提案する．生成された画像の客観的評価や差分画像の物体検出能について評価を行っていく．