病変の本質的表現を獲得する画像診断アルゴリズムの開発に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K16990
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 黒瀬 優介 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任講師 (20832512)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: 医用画像解析 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

近年の深層学習の登場による影響は，医用画像解析においても例外ではなく，いくつかのタスクにおいては医師並みの精度が達成されたことが報告されている.しかし，更なる高精度化を目指すためには，データの量の問題など様々な大きな問題を抱えている.しかし一方 で，医師は比較的少数の画像と教師情報で学習しているにも関わらず，個人差や施設間差に関係なく高い精度で診断することができる.本研究においては，この点に着目し病変の本質的表現を獲得する画像診断アルゴリズムの開発を目的とする.