| 研究課題/領域番号 |
23K09759
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
槇野 陽介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (50725017)
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| 研究分担者 |
岩瀬 博太郎 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30272420)
川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338)
矢島 大介 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (60451754)
吉田 真衣子 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (70317139)
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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 | 死後CT / 死亡時画像診断 / 人工知能 / ディープラーニング / 死因究明 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、日本で最も古い2006年から解剖前の死後CT撮影を全例実施している千葉大学法医学教室、2015年から実施している東京大学法医学教室、2018年から実施している国際医療福祉大学法医学教室の三大学死後CTデータと死因データをAIに覚えさせ、特徴量を抽出することを目的としている。本年度は、三大学からアクセスできるAIワークステーションを立ち上げ、学習データを移行させる作業を開始した。同時に死因など各種基礎データを収集した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究代表者の職位変更に関する事務的作業などにより、研究に十分なエフォートを割けなかった。深層学習ワークステーションに関しても高額であることなどもあり、購入に時間がかかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究代表者の職位問題が解決したので、エフォート率を改善する。研究のベースは構築できたので、研究分担者間でのwebを利用したミーティングなどを行いながら、遅れを取り戻す予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の遅れのため、研究分担者の川上・吉田・矢島の各先生が、データ解析のための予算を来年使用する予定となったため。本年度にデータ解析に関連して使用していただく計画である。
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