| 研究課題/領域番号 |
23K07163
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
|---|
研究代表者 |
川口 毅恒 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (80597823)
|
|---|
| 研究分担者 |
樋渡 昭雄 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (30444855)
河合 辰哉 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (70597822)
木曽原 昌也 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (90906231)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | 機械学習 / 側頭骨 / 蝸牛神経低形成 / 耳硬化症 / ディープラーニング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、教師なし学習のディープラーニングの技術である変分オートエンコーダ (Variational AutoEncoder; VAE)を利用して、CT画像での希少疾患の検出を目指す。VAEでは、訓練画像の特徴を捉えて、テスト画像から訓練データセットに似た画像を生成することができる。正常な側頭骨CTを訓練データとして学習させ、構築したネットワークにテスト画像を入力することで、テスト画像を元に訓練データに類似した側頭骨画像が作成される。この作成画像と元のテスト画像との差分を異常部位として判定する。テスト画像としては、蝸牛神経管狭窄、耳硬化症を用意し、異常を正しく判定できるかを評価する。
|
