| 研究課題/領域番号 |
15K01325
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医用システム
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
野村 行弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (60436491)
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| 連携研究者 |
佐藤 一誠 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 講師 (90610155)
三木 聡一郎 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30707766)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 医用画像 / 診断支援システム / 転移学習 / オンライン学習 / 画素識別処理 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，画像診断装置や撮像条件の違いによる画像データの多様性に対応したコンピュータ支援検出(CAD)ソフトウェアの動的高性能化の方法論について検討した．オンライン転移学習アルゴリズムを用いたCADソフトウェアの学習方法を構築し，多施設データによる検証を行った．また，画素単位で学習を行う識別器を用いたCADソフトウェアの性能改善に必要となる病変形状情報入力を省力化した場合の病変検出性能への影響について検討した．
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