| 研究課題/領域番号 |
18F18112
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
栗田 多喜夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (10356941)
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| 研究分担者 |
MUTHUSUBASH KAVITHA 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2018-10-12 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2020年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2018年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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| キーワード | 医療画像診断 / 機械学習 / 深層学習 / アルツハイマー病 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，最近のディープラーニング等の機械学習手法を取り入れて，PETの3次元画像を解析し，アルツハイマー病の初期の症状を自動認識する手法等を開発している．アルツハイマー病の初期の症状を自動認識する手法については，昨年度までにある程度の成果が得られたので，本年度は，ディープラーニングをアルツハイマー病以外の画像診断へ応用する方法について検討した．具体的には，3次元単一光子放出コンピュータ断層撮影法およびコンピュータ断層撮影法（3D SPECT/CT )で全身を撮影した画像から分化型甲状腺がんのリンパ節（LN）への転移を診断するためにディープラーニングを利用する手法を開発した．また，これまでの成果をまとめて論文誌等に投稿した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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