| 研究課題/領域番号 |
25K13199
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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57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 金沢医科大学 |
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研究代表者 |
見立 英史 金沢医科大学, 医学部, 准教授 (00552019)
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| 研究分担者 |
尾山 武 金沢医科大学, 医学部, 講師 (00515314)
武田 啓太 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 助教 (00980997)
酒井 智弥 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 准教授 (30345003)
下本 陽一 長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 准教授 (80244036)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 口腔細胞診 / 人工知能 / VLM |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、以下の流れで検討を進める。
まず口腔細胞診の画像と診断コメントのデータセットを構築し、診断所見コメントと細胞診クラス分類の相関を検討する。次に画像と診断コメントを自然画像で学習したVLM(CLIP等)に学習させ、医用画像を事前学習済みのVLM(CLIP)から転移学習を行う。上記プロダクトに対してプロンプトエンジニアリングによるファインチューニングを行うことで、口腔細胞診に親和性の高いVLMを構築する手法、問題点などを明らかにする。最後に他の細胞診への転移学習を行い、得られた知見については国際学会や誌上発表を行う。
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