採択課題 【詳細】
| jh250033 | SINETを介したデータベース基盤とHPC基盤の連携による医療画像解析基盤実現に関する研究 |
|---|---|
| 課題代表者 | 村尾 晃平(国立情報学研究所・医療ビッグデータ研究センター) Kohei Murao (National Institute of Informatics / Research Center for Medical Bigdata) |
| 概要 | 遠隔地にあるデータ基盤と計算基盤をセキュアに連携するインフラ開発と実験である。昨年度からの継続であるが、今年度は複数のデータ基盤および複数の計算基盤が連携することを想定した実験を行う。また、画像関係のAI開発と絡めて、データ基盤のディスク性能の計算へ与えるインパクトについても評価する。 |
| 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） |
| [] Oda, M., Hayashi, Y., Otake, Y., Hashimoto, M., Akashi, T., Aoki, S., & Mori, K. (2026). Left-right relationship-aware 3D volume classification method. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 1-10. | |
| [] Soufi, M., Otake, Y., Iwasa, M., Uemura, K., Hakotani, T., Hashimoto, M., Sato, Y. (2025). Validation of musculoskeletal segmentation model with uncertainty estimation for bone and muscle assessment in hip-to-knee clinical CT images. Scientific Reports, 15, 125. | |
| (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） | |
| [] 「CT・単純X線画像データベースにもとづく全身筋骨格の大規模解析」, 大竹 義人, 第45回医療情報学連合大会, 2025年11月 | |
| [] 「医用画像からの高精度筋骨格形状モデリングAI とその応用」, 大竹 義人, 日本臨床バイオメカニクス学会第52回学術集会, 2025年11月 | |
| (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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