Exploratory research about data cleansing of standard teaching data for developing AI for image diagnosis

标准教学数据数据清洗以开发图像诊断人工智能的探索性研究

• 批准号: 21K07683
• 负责人: 高橋 健
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kyoto Prefectural University of Medicine
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K07683/
• 关键词: 画像診断; AI; データクレンジング; 画像データセット; 臨床情報; 院内完結型

本研究では臨床情報を含む院内完結型の包括的データベースを構築し，そのデータを AI 構築に資する状態ヘデータ精製 (data cleansing) する過程の手法・手 順を探索することを目的としている。 2016年～2020年の5か年における院内脳MRIデータ（4000件以上）の収集を完了し、脳のパーセレーションを用いて、各部位ごとのMRI特徴量の病態、年齢ごとの差異を抽出・比較する目的のためのルール作りと分割の試行を行っている。さらに、2017年～2022年の6か年における院内CTデータ（15万件程度）の収集を完了し、身体部位および病態ごとの分類をカルテ情報から行う手法の開発を行っている。

This study explores the clinical information, including the process of data cleansing, including the process of data cleansing, and the process of data cleansing. In the five years from 2016 to 2020, the collection of in-hospital MRI data (more than 4000 pieces) has been completed, and the use of MRI data has been completed. The pathological changes of MRI features in various parts and the differences in age have been extracted and compared. The purpose of the collection and segmentation has been tested. From 2017 to 2022, the collection of hospital CT data (about 150,000 pieces) has been completed, and the classification of body parts and diseases has been developed.