研課題
J-GLOBAL ID:202104000238856889  研究課題コード:14531241

統計学習と生体シミュレーションを融合した循環型手術支援

体系的課題番号:JPMJPR1401
実施期間:2014 - 2017
実施機関 (1件):
研究代表者: ( , 情報科学研究科, 准教授 )
DOI: https://doi.org/10.52926/JPMJPR1401
研究概要:
医用画像を中心とするビッグデータから学習した人体解剖に関する統計モデルと生体予測シミュレーションを駆使し、X線投影像などの低侵襲に得られる計測データから体内臓器の三次元的な変形を高精度に予測するシステムを構築します。さらに、学習データの大規模化が予測性能を飛躍的に向上する事を実証し、医療ビッグデータの社会受容性を高める事で、より大規模なデータ集積を促す、という循環型フレームワークを確立します。
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した研究課題タイトルの用語をもとにしたキーワードです
研究制度:
上位研究課題: ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化
研究所管機関:
国立研究開発法人科学技術振興機構
報告書等:

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