| 研究課題/領域番号 |
26540112
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
本間 経康 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30282023)
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| 連携研究者 |
石橋 忠司 東北大学, 大学院医学系研究科, 教授 (40151401)
川住 祐介 東北大学, 大学院医学系研究科, 講師 (00513540)
吉澤 誠 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 教授 (60166931)
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| 研究協力者 |
GUPTA Madan University of Saskatchewan, College of Engineering, Professor Emeritus
HOU Zeng-Guang Chinese Academy of Sciences, Institute of Automation, Professor
BUKOVSKY Ivo Czech Technical University in Prague, Faculty of Mechanical Engineering, Associate Professor
張 暁勇 東北大学, 大学院工学研究科, 助教 (90722752)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 計算機支援診断システム / 乳房X線撮影 / 機械学習 / 知能情報処理 / 乳房Ｘ線撮影 / 画像認識 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、乳がんの早期発見に有効とされる乳房Ｘ線撮影による画像診断において、読影医師の負担軽減のための計算機支援診断システムによる病変検出能改善、ならびに診断論理の高度化と定量化によるシステム性能向上を目的として、これまで困難であった診断上有用な画像特徴量の自動抽出を、大量のデータを用いた深層学習神経回路網により学習的に獲得することで、信頼性の高い参考意見提示が可能なシステムの開発を行った。その結果、乳がんの典型的な画像所見を90%程度の高い割合で正しく鑑別可能であることを世界で初めて実証した。
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