| 研究課題/領域番号 |
25750182
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医用システム
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
野村 行弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (60436491)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 医用画像 / 診断支援システム / 機械学習 / 遠隔読影環境 / 診断傾向 / 脳動脈瘤 / 遠隔読影 / 多施設連携 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，画像データの多様性および医師の診断傾向の変化を考慮したCADソフトウェアの継続的な高性能化の方法論について検討した．データの多様性に対応したCADソフトウェアの再学習方法の構築についてシミュレーションによる検討を行い，再学習により施設毎のCADソフトウェアの性能改善できることを確認した．また，日常業務下でCADソフトウェア併用による脳動脈瘤検出傾向の経時変化についても検討を行った．
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