採択課題 【詳細】
| jh200042-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 情報理工学系研究科) Sato Issei (Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo ) |
| 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。今年度はこれまでに構築した学習フレームワークを用いたCAD開発および性能改善を継続するとともに、臨床使用を想定した高性能かつ小規模なDLモデルDL構造探索方法の構築、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。 |
| 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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