| 研究課題/領域番号 |
15K09920
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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 |
放射線科学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
大石 直也 京都大学, 健康長寿社会の総合医療開発ユニット, 特定講師 (40526878)
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| 研究分担者 |
杉原 玄一 京都大学, 医学研究科, 助教 (70402261)
藤原 宏志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00362583)
鈴木 崇士 京都大学, 健康長寿社会の総合医療開発ユニット, 特定助教 (10572224)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | GPGPU / ノイズ除去 / コネクトーム / MRI / 脳 / non-local means / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
脳画像研究における信号雑音比をさらに向上させるため、申請者はノイズ除去性能が高い一方、計算コストが高く通常の手法では医用応用が困難であったNon-local means (NLM) filterと呼ばれる高精度ノイズ除去アルゴリズムをGPGPU(General Purpose GPU)で高速化させたソフトウェアを開発した。本研究では、このノイズ除去ソフトウェアをヒトおよび動物の脳MRIに適応し、近年技術革新を遂げている脳コネクトームへの有用性を明らかにした。
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