Multi-Resolution Curriculum Learning Guided Convolutional Neural Networks for Automatic Segmentation of iPS Cell Colonies

• 研究課題/領域番号: 23K11170
• 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61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: RAYTCHEV BISSER・ROUMENOV 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (00531922)
• 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: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: deep learning / neural networks / image analysis / uncertainty / reliable AI

研究開始時の研究の概要

In this research project novel deep learning based machine learning methods will be investigated for automatic bio-medical image analysis, which can work reliably in critical settings where safety is first priority.