| 研究課題/領域番号 |
25K07775
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21030:計測工学関連
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
山登 一輝 宇都宮大学, 工学部, 助教 (60761575)
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| 研究分担者 |
伊藤 聡志 宇都宮大学, 工学部, 教授 (80261816)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | MRI / ディープラーニング / マルチタスクネットワーク / 画像処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
MRI画像の有用性を高める深層学習法は，従来の反復的手法を大きく上回る性能を有する．本研究は，画像再構成・超解像・雑音除去の3タスクが「低品質画像から高品質画像を推定する」という点で共通することを利用して，単一モデルで３タスク，およびその複合タスクに対応するマルチタスクネットワークの創出を目的とし，低品質画像のデータ拡張的作成法と特徴抽出を強化するネットワーク構築を検討する．本研究の確立により，分解能が改善され，雑音が抑制された高品質な再構成像を短時間で取得可能になり，MRI検査を受ける患者の負担を軽減し，医師による画像診断の精度向上に貢献できると考える．
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