| 研究課題/領域番号 |
24K20885
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 弘前大学 |
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研究代表者 |
藤本 健二 弘前大学, 医学研究科, 特任助教 (40982442)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 細胞追跡 / Human-in-the-Loop機械学習 / 弱教師付き学習 / 人間参加型AI / バイオイメージインフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
バイオイメージングで得られる動画像に対し，移動する細胞を追跡して移動軌跡を抽出することは，生命現象を理解する上で重要である．近年，深層学習によって高精度な追跡が実現されつつあるが，現状の深層学習は大量の「正解」を必要としており，「正解」の作成（＝人力での追跡）にかかる労力が大きい．そこで，少数の細胞についての「正解」のみでモデルを訓練した後，人間がモデルの出力を修正し，その修正に基づいて再度モデルを訓練するような繰返しによって段階的にモデルを訓練する「人間参加型」の細胞追跡手法を開発する．これにより「正解」の作成にかかる労力が小さくなり，より効率的かつ精緻な生命科学研究につながると期待される．
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