| 研究課題/領域番号 |
25K15246
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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61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (70434321)
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| 研究分担者 |
平野 綱彦 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (00382333)
松永 和人 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20347602)
呉本 尭 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (40294657)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 深層学習 / 医用画像 / 画像所見 / 基盤モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能（AI）を用いた医療診断システムの研究が活発に行われているが，個人情報等の問題からデータの共有が難しく，また医師の負担の面で教師データの迅速な整備も難しいため，医療AI研究のボトルネックとなっている．本研究では，言語・画像系基盤モデルを統合した医療用の大規模マルチモーダル基盤モデルを構築し，全身PET-CT画像とその所見データに適用することで，疾患の有無，有疾患部位などの教師ラベルがついた，大規模医療データセットを構築する．
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