研究課題/領域番号 |
22K07728
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研究機関 | 東海大学 |
研究代表者 |
橋本 順 東海大学, 医学部, 教授 (20228414)
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研究分担者 |
彌冨 仁 法政大学, 理工学部, 教授 (10386336)
野村 敬清 東海大学, 医学部, 助教 (80749549)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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キーワード | 人工知能 / Deep Learning / 胃癌 / 自動診断 |
研究実績の概要 |
今回われわれは胃癌の自動診断において、refined stochastic gastric image augmentation (R-sGAIA) と hard boundary box training (HBBT)という新しい2つの手法を組み入れることで、診断制度を上げ、かつ画像の結果のみではなく、胃癌病変の候補となる部位を矩形の枠で囲んで表示するシステムを作成した。R-sGAIAは既存の医学的知識をベースに胃の皺壁を確率論に基づいて強調することで,胃癌の検出効率の向上を手法であるHBBTは所見が陰性のサンプルを積極的に用いることで、偽陽性を抑える手法で、あらたに導入したものである。このシステムを145人の症例から得られた4,724の造影画像に適用したところ、胃癌のスクリーニングにおいてF1: 57.8 %, recall: 90.2 %, precision: 42.5 %という結果が得られ、従来の方法と比較した際の改善が確認された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今回の研究補助開始前より研究を進めていたことが効いている。
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今後の研究の推進方策 |
この研究をさらに発展させるべく、多段の識別器を模索するとともに、近年の新しい技術をさらに導入してシステムのブラッシュアップを図っていきたい。
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次年度使用額が生じた理由 |
あらたに導入することになったアルゴリズムによる解析で使用するPCとソフトウエア、データ保存に使用する媒体等を購入する計画があるが、PCについてはバージョンの変更があったため、購入を次年度とし、これに合わせてソフトウエアやPC周辺機器等を購入することとした。
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