| 研究領域 | 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
25H01546
|
|---|
| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
|
|---|
| 研究機関 | 上智大学 |
|---|
研究代表者 |
後藤 貴行 上智大学, 理工学部, 教授 (90215492)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2027-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | NMR / T1 / 画像認識 / スピンエコー / 緩和率 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では機械学習の助けを借りた画像認識によるT1決定の手法を提案する。これは，核磁化の時間発展中におけるスピンエコー波形の非自明な変化（＝強度以外の形状変化）を二次元画像化し，画像解析によってT1 を決定する全く新しい手法である。一変数関数である緩和曲線を解析する従来の方法に比べ，圧倒的な情報量を持つ二次元画像の利用で格段の精度・速度向上が期待できる。
本研究によってNMR-T1測定の精度・速度の革新が期待でき 「画像解析から一つの物理量を高精度で推定する」という，学習物理の新しいパラダイムが開かれると期待される。
|
