| 研究課題/領域番号 |
25K11105
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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52050:胎児医学および小児成育学関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
武田 淳一 岐阜大学, 高等研究院, 特任講師 (60625672)
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| 研究分担者 |
小関 道夫 岐阜大学, 医学部附属病院, 講師 (60444303)
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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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2025年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | AIモデル / 脈管異常 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、乳幼児の脈管異常の専門医と協力し、専門家が持つ「暗黙知」を説明可能な「形式知」化する。具体的には、確定診断された豊富で高品質な病変画像をディープラーニングに学習させてAIモデルを作成し、さらに説明可能なAIとしての特徴量を抽出する。この特徴量を「形式知」とし、脈管異常の正確な分類の可視化だけでなく新たな分類方法が可能かを模索する。
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