採択課題 【詳細】
| jh180073-DAH | Deep Learningを用いた医用画像診断支援に関する研究 |
|---|---|
| 課題代表者 | 佐藤一誠(東京大学) Issei Sato (The University of Tokyo) |
| 概要 | 本課題では、Deep Learningを用いた高性能なコンピュータ支援検出（CAD）の開発を行うことを目的とする。今年度は、大規模データを用いたDeep Learningの学習の効率化を図るフレームワークの実現を目指すとともに、構築した環境下で脳動脈瘤検出、頭部疾患（脳梗塞、脳出血、転移性脳腫瘍など）検出、肝臓結節性病変検出などの複数のCADの開発および評価を継続して実施する。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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