研究課題/領域番号 |
23K21859
|
研究種目 |
基盤研究(B)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
|
研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
河村 大輔 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (10776082)
|
研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
|
キーワード | 深層学習 / デジタル病理画像 / がん |
研究開始時の研究の概要 |
病理組織標本はがん組織に関する様々な情報を含んでいる。近年、病理組織スライドのデジタル化が進んでいるが、大量の組織画像を効率よく客観的・定量的に評価する技術が存在しないため、数百-数千症例規模の比較解析による新たな知見の獲得が困難である。そこで、本研究では独自の深層学習技術を用いて組織全体を数値化する基盤技術を開発する。また、この解析基盤を用いて多数の症例を解析することで、がんに関する重要な知見の獲得を目指す。
|