研究課題/領域番号 |
23K09319
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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研究機関 | 昭和大学 |
研究代表者 |
荒木 和之 昭和大学, その他部局等, 特任教授 (50184271)
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研究分担者 |
田口 亮 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (40216825)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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キーワード | パノラマエックス線画像 / AI / ディープラーニング / 敵対的生成ネットワーク |
研究開始時の研究の概要 |
近年画像支援診断で用いられるAIは、ディープラーニングニューラルネットワーク(CNN)の研究・応用が主流となってきている。しかしながら、CNNはネットワークの学習に大量のデータが必要であり、またその判断の根拠は説明する方法がない。そのため医療への応用は限界があると考えられる。そこで我々は、敵対的生成ネットワークを利用することで少ないデータでも高い精度が得られるAIによる診断支援を検討することとした。本研究で検討するパノラマエックス線画像は複数の病気の診断やスクリーニングとしても使用されており、AIによるスクリーニングは、超高齢社会における疾患の早期発見・健康増進に応用可能な研究と考えられる。
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