| 研究課題/領域番号 |
18K15597
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪市立大学 |
|---|
研究代表者 |
堤 真一 大阪市立大学, 健康科学イノベーションセンター, 特別研究員 (60647866)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2020年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2019年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / AI / 乳癌 / マンモグラフィ / 説明可能なAI / 可視化 / 病理 / 深層学習 / Deep Learning / コンピュータ支援診断 / 機械学習 |
|---|
| 研究成果の概要 |
通常侵襲的に病理学的な手法で以て判断される乳がんの病理分類を、マンモグラフィのみから行うことができた研究成果を発表することができた。これは、本科研費の課題である「深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製」を背景に、大量のマンモグラフィデータを用いて作成できたものであり、最大の成果と言える。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今回の研究は、AIの判断根拠を可視化することで、AIを説明に挑戦した。この点ではAIと医師の架け橋となりうるような研究である。また、このモデルはGitHub上でオープンソース(https://github.com/ pathology-mammography)で公開しており、すべての研究者が本モデルを参考することができ、比較やさらなる発展を望むことができる。
|
