学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

採択課題 【詳細】

/var/www/html/ja/docH31/./Abstract/jh190047-DAH_Abstract.txt
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)
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。
報告書等 研究紹介ポスター / 最終報告書
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JHPCN : Japan High Performance Computing and Networking plus Large-scale Data Analyzing and Information Systems
Update:2018.4.1