| 研究課題/領域番号 |
26330134
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
周 向栄 岐阜大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (00359738)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | データベース / 体幹部CT画像 / 臓器の位置検出 |
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| 研究実績の概要 |
平成26年度の研究成果は主に以下の三つである.
(1) 画像データの収集：これまでに収集した体幹部CT画像に加えて，新しい体幹部CT画像の収集活動を続けた．本研究の目標である5000例のCT画像の収集を年度内に達成した．
(2) データベースの構成：医用画像管理（DICOMサーバ），画像の解析（計算用クラスタ），画像表示と手入力のためのインターフェース（Web+JAVA）から構成された試作システムを開発し，北米医学放射線学会（RSNA2014）で発表と実機展示を行った．
(3) 機械学習：複数の臓器間の相対的位置関係を学習して，CT画像から各臓器の位置検出の頑丈性を向上させる方法を提案した．その結果，従来法が応用できなかった低解像度・画質のPET-CT画像に対しても安定的に臓器の位置を自動検出できるようになった．提案法と研究結果を国際会議（SPIE Medical Imaging 2015）で発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通り，画像データの収集，データベースの構築, 関連する学習手法の検証を実行した．初期的な検証実験から,研究の発想と方向性には問題がないと考える．よって，次年度の難点に挑戦するスタートラインに着実に立ったと言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画書の通りに研究を進める予定である. 技術の発展が目覚ましく，研究に関する交流や調査は予想以上に重要である．無駄な実験を防ぐために，国際会議への参加や研究発表を積極的に行う.
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度に予定した計算機一台の購入を見送った，その理由は以下の二つである．
（１）同じ研究施設に新規で超高性能の計算機が購入され，今年度で本研究の目的にも使用が可能であった．
（２）注文を予定した計算機のプロセッサ（Xeon Phi）が間もなくバージョンアップされるので，次年度で購入する場合には比較的に低価格で購入できるためである．
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| 次年度使用額の使用計画 |
購入予定の計算機を次年度に購入する．それ以外には，研究計画通りで進める．
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