| 研究課題/領域番号 |
25K21587
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 福岡国際医療福祉大学 |
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研究代表者 |
清水 陽一郎 福岡国際医療福祉大学, 医療学部, 講師 (70896836)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 医用システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では深層学習を利用した画像生成アルゴリズムを利用する．まず，遺残物が含まれていない画像を学習させる．学習させたネットワークに遺残物が含まれている画像を入力すると入力された画像から遺残物が除かれた画像が出力される．入力した遺残物を含む画像から，出力された遺残物が含まれない画像を差分することで，遺残物の検出を容易にする手法を提案する．生成された画像の客観的評価や差分画像の物体検出能について評価を行っていく．
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