医用画像におけるディープフェイク検出技術の確立と生成画像の精緻化

• 研究課題/領域番号: 25K19132
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 新潟大学
• 研究代表者: 市川 翔太 新潟大学, 医歯学系, 助教 (80980515)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 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)
• キーワード: 深層学習 / 人工知能 / 医用画像 / 画像特徴量 / 真贋判定

研究開始時の研究の概要

医療分野において、人工知能（AI）を用いた画像生成技術は、医療AIの研究開発におけるデータ不足を補う手法として注目されている。しかし、精巧な画像生成が可能になるにつれ、医用画像に人為的な病変が挿入・除去されるリスクや、AIモデルの学習データに生成画像が意図せず混入する懸念も高まっている。そこで本研究では、画像生成技術の悪用を防ぎ、医療AI開発に用いる画像データの質を担保することを目的に、実画像と生成画像を識別する真贋判定法を確立する。また、真贋判定に用いる特徴量を画像生成モデルの学習過程に組み込むことで、より精巧な医用画像の生成を目指す。