| 研究課題/領域番号 |
25K12869
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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56060:眼科学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
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| 研究分担者 |
中澤 徹 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30361075)
高橋 直樹 東北大学, 大学病院, 医員 (61000378)
二宮 高洋 東北大学, 大学病院, 医員 (81003902)
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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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | Glaucoma screening / AI / Deep learning models / Fundus images |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、AIを活用した緑内障専門医レベルのハイブリッド型緑内障スクリーニングネットワーク（Hybrid AI-GS）の開発を提案する。このHybrid AI-GSは、これまで単独で活用されているマルチタスク学習、セグメンテーション、および分類モデルを並列に動かし、眼底画像の特徴と疾患および集団特性との関連を統合することにより、網膜神経線維層欠損、視神経乳頭出血、および視神経乳頭陥凹などの早期兆候を高精度で検出可能とする。同時にAIのブラックボックスを解決するため、定量値を出力することで、正常値との比較・説明性を担保する
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