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医用画像を対象とした機械学習に基づく逐次的データクレンジング技術の構築

基于机器学习的医学图像序列数据清洗技术构建

基本信息

批准号：
20K19857
负责人：
藤後廉
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，胃Ｘ線画像を対象とした機械学習に基づくデータクレンジング技術の構築を目的とする．医用画像解析分野において，大規模なデータに基づく教師有り学習は有効性が認識されつつあり，診断支援技術としての実用化が期待されている．一方で，現在提案されている多くの手法は，モデルの構築および評価にとどまっており，データセットの構築に係る労力については考慮されていない．機械学習による診断支援技術を実社会応用するためには，データへのラベリングコストを含めたトータルフォーマンスを考慮する必要がある．そこで本研究では，機械学習の社会実装へ向け必要となるデータセット構築の部分に注目し，効率的にデータクレンジングを実現可能とする技術を構築する．本研究によりデータセット構築に係る労力を削減可能とすることで，あらゆる医用画像に対する診断支援技術としての社会実装の加速に貢献する．本年度では，前年度までに構築した異常検知モデルの高度化を行った．本研究においては，ある一定の条件下における異常検知モデル有効性検証が既に完了したため，データそのものの性質を考慮したモデルの汎用性向上について検討を行った．具体的には，データの表現やドメインの差異を考慮可能とする表現学習手法を考案した．また，自己教師あり学習の新たな理論構築も実現し，異常検知モデルへの応用を行った．得られた研究成果に関する対外発表も積極的に行い，コンピュータビジョン分野のトップ会議European Conference on Computer Vision (ECCV)やAI分野のトップ会議International Conference on Learning Representation (ICLR)への採択に至った．

This study aims to establish a basic technology for the study of stomach X-ray imaging. Medical image analysis is divided into two fields: large-scale analysis, basic analysis, teacher's learning, effective understanding, diagnostic support technology, practical application and expectation. On the one hand, the proposal is now in the middle of many ways, such as construction and evaluation, construction and evaluation, and consideration of the construction system. Machine learning support technology is necessary for social use. In this study, we focus on the necessary part of the construction of mechanical learning in social settings, and on the technical construction of mechanical learning in social settings. This study aims to reduce the impact of medical imaging on social performance. This year, compared with the previous year, the construction of abnormal detection methods has been highly developed. In this study, we investigate the possibility of abnormal detection under certain conditions. Specific performance differences are considered and performance learning techniques are examined. A new theoretical framework for learning is being developed. The European Conference on Computer Vision (ECCV) and the International Conference on Learning Representation (ICLR) were held in Beijing.

项目成果

期刊论文数量（57）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Detecting axillary lymph node metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images based on attention mechanism

基于注意力机制的FDG-PET/CT图像检测乳腺癌腋窝淋巴结转移

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Zongyao Li;Ren Togo;Kenji Hirata;Kazuhiro Kitajima;Junki Takenaka;Yasuo Miyoshi;Kohsuke Kudo;Takahiro Ogawa;Miki Haseyama
通讯作者：
Miki Haseyama

メタデータを考慮した楽曲グラフ探索に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討

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