研課題
J-GLOBAL ID:202104016842349131
研究課題コード:21446179
少量学習データを用いた深層学習による新型コロナウィルス肺炎のレントゲン写真の自動診断
体系的課題番号:JPMJTM20QL
実施期間:2021 - 2021
実施機関 (1件):
研究代表者:
(
, 放射線科診断・IVR科, 特命助教 )
DOI:
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20QL
研究概要:
本提案では比較的感度の低いPCRの代わりに胸部単純レントゲン写真を用いて新型コロナ肺炎を高感度に短時間でスクリーニングできる自動診断技術を開発する。このために、申請者は少量の医用画像データに異ドメイン画像の学習データを混在させて深層学習が可能になるソフトウェアを作成し、新型コロナ肺炎の自動診断を試みている(関連文献の論文1、2)。本申請では、複数の病院から収集した胸部単純レントゲン写真を用いて深層学習を行うソフトウェアを作成し、医師の診断結果との対比により性能評価および改善を行う。薬機法承認を見すえた産学連携共同研究に展開し、診断結果が医師と遜色なく実際の医療に有用な自動診断技術の開発を目指す。
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