| 研究課題/領域番号 |
23K11253
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
小橋 昌司 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (00332966)
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| 研究分担者 |
木下 芳一 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (30243306)
村津 裕嗣 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (30273783)
圓尾 明弘 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (00899718)
佐貫 毅 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (90514943)
八木 直美 兵庫県立大学, 先端医療工学研究所, 准教授 (40731708)
藤田 大輔 兵庫県立大学, 工学研究科, 助教 (90907867)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 単純X線 / 人工知能 / 病変検出 / ３次元データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，「3次元データを活用した単純X線からのAI病変検出」を提案する．本提案法では，3次元データであるCTやMRから病変や臓器を自動検出，疑似2次元画像を生成することで大量の学習データ生成により高精度な病変検出モデルを確立する．3次元画像から病変を検出することで，単純X線のみでは判断が困難な微細な疾患の確度の高いアノテーションが可能になる．3次元画像から病変を検出することで，単純X線のみでは判断が困難な微細な疾患の確度の高いアノテーションが可能になる．同成果を基に様々な部位，病変の検出，超音波などの別モダリティへ応用する．
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