採択課題 【詳細】
| jh190047-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)
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| 概要 |
本課題では、Deep Learning(DL)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。今年度は前年度までに構築した学習フレームワークを用いたCAD開発を継続するとともに、DLを用いた汎用的な病変形状ラベル推定方法の構築、およびメニーコア型プロセッサでの大規模ネットワークの学習の実現可能性を検証する。
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| 関連Webページ |
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| 報告書等 |
研究紹介ポスター
／
最終報告書
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| 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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