| 研究課題/領域番号 |
23K07096
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| 研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
立花 泰彦 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 主幹研究員 (20749973)
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| 研究分担者 |
岸本 理和 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 課長 (00312364)
森 慎一郎 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 物理工学部, グループリーダー (60415403)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | ノイズ除去 / エラー抑制 / 深層学習 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
研究計画に従い提案課題に取り組んだ。また、得られた知見を利用し、関連研究を推進した。得られた成果について原著論文1篇が採択された。また、そのほか特許出願1件、国外学会発表1件を起こった。具体的な内容を以下に記載する。
1.本課題で提案した研究開発の第一段階として、ボランティア画像を対象として実際に開発しようとするAIのプロトタイプを開発した。このプロトタイプを代表的な従来法と比較し、遜色のないノイズ除去能力を持つことを示した。本課題ではAIに制約を加えることでエラーを抑制を行うとするものであるから、本質的なリスクとしてノイズ除去能力が低下することが予想されていたが、これを初期的検討において否定することができた。この成果を原著論文としてまとめ、採択された。
2.上記のプロトタイプ開発の成果を受けて、提案するAIの実際のエラー抑制力を評価するための敵対的AIの開発を行ったり、得られたノイズ除去画像の臨床的意義について評価するためには、より規模が大きく、かつ臨床ベースに収集したデータベースにより開発および検証を行う必要がある。このため、研究計画に従ってデータ収集を行い、質的・量的に概ね目標を達成した。
3.関連研究として、前立腺癌の診断のために行われる骨盤部MRIにおいて、複数シークエンスにおける大域的な特徴と局所的な特徴を独立して抽出し、互いに組み合わせることで、病変疑い部位の検出力を高めたAIの開発を行った。開発技術について特許出願を行い、成果を国際学会(IMIP2024)にて発表した。原著論文の投稿を準備中。
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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
おおむね順調に進展している。
当初の研究計画通りに進捗しており、中間成果が原著論文として採択された。また、関連研究にも着手し、一定の成果が得られている。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き研究計画に従った研究開発を行う。データ収集は継続するが、ここまでに収集したデータを用い、本課題の特徴であるエラー抑制力の検討を行うためのAIを開発し、検証を開始する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本課題は機械学習に関するものであるため、計算能力の高いGPUサーバーや、多量のデータを保存したりGPUサーバーに送るファイルサーバー、CPUを用いた計算を高速に行うためのCPUサーバーなど多数の高性能コンピューターを必要とするため、特に物品費を多く見込んでいた。しかし、このような計算機環境をはじめとして研究環境の一部を他課題と共用することにより使用予算を削減することができた。
未使用の差額は研究継続のために高性能コンピューターの保守等にあてる予定である。
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