| 研究課題/領域番号 |
24H00795
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
中尾 恵 京都大学, 医学研究科, 教授 (10362526)
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| 研究分担者 |
芳川 豊史 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (00452334)
中村 光宏 京都大学, 医学研究科, 教授 (30584255)
上田 順宏 朝日大学, 歯学部, 准教授 (40571005)
今井 裕一郎 奈良県立医科大学, 医学部, 研究員 (80347567)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
47,320千円 (直接経費: 36,400千円、間接経費: 10,920千円)
2025年度: 9,360千円 (直接経費: 7,200千円、間接経費: 2,160千円)
2024年度: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円)
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| キーワード | 医用人工知能 / 知識グラフ / 超観測 / 因果推論 / 診断治療支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
一部の観測情報に基づく人体や生体臓器の状態理解は医療従事者が日常的に直面する課題であると同時に医用工学における本質的な研究課題である．観測データに含まれない高次の背景知識をいかに機械学習に取り入れるか，この問いに対し，本研究は背景知識を知識グラフとして画像空間へ重畳するグラフ埋め込み画像の概念を提案し，その機械学習基盤の開発と診断治療への応用を目的とする．観測データの局所特徴を知識グラフに付与してモデルの表現力，予測性能を進化させる機械学習の枠組みを構築し，その潜在的な可能性を探究する．
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