予防医学の発展に向けた深層生成モデルによる人体の経年変化予測

使用深度生成模型预测人体随时间的变化,以促进预防医学的发展

基本信息

  • 批准号:
    21K18073
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は同一撮像機器で撮像された健康な人体の経年変化を予測(=老化予測)することを目的とする。例えば、現在の人体を撮像した3次元CT(Computed Tomography)画像を1つ入力すれば、尤もらしい未来の人体を映す3次元CT画像を1つ出力できるシステムを確立する。このため、与えられた画像が生起する確率分布をモデル化し、偽物だが現実的な画像を大量に生成できる深層生成モデルを応用する。特に人体頭部の老化予測を実現するため、頭部CT画像で学習された3D-GLOW(OpenAIが公開しているGLOWコードを元に研究代表者が設計し実装)の潜在空間へと現実の頭部CT画像を変換し、その潜在空間で新旧2枚の頭部CT画像間の変換規則を学習し、老化を予測できるニューラルネットワークを実装し、動作することを確かめた。本研究では従来手法と比べ高解像度(128x128x128)な頭部CT画像の学習と推論とを可能にしたが、この実現のために研究代表者が考案したプログレッシブ学習(すなわち、低いビット数の画像から徐々に学習を進める手法)を採用した。なお、プログレッシブ学習の効果などをまとめた研究代表者らの論文は論文雑誌に採択され、既に公開されている。加え、予測された未来の頭部CT画像の脳室容積は医師の手により半自動で定量化され、正解データと比較検討された。さらに、以上をまとめたプレプリントを執筆し、プレプリントサーバーから公開した。
In this study, the same microimage machine was used to describe the health of the human body. For example, the current CT (Computed Tomography) portrait of 3-dimensional human body, especially the future human body, reflects the 3-dimensional CT portrait of human body. There are a lot of portraits of objects and objects that generate a large number of portraits that make sure that the rate distribution is high. The aging of the body part of the human body is used to detect the image of the body, the Aging is necessary to make sure that the equipment is installed and the action is done. In this study, the use of CT portraits in high resolution (128x128x128) is better than that of CT portraits in high resolution (high resolution). The research representative, the research representative and the research representative. Add and give information to the CT Portrait Room of the Department of Medicine in the future. the medical staff will use semi-automatic equipment to quantify the situation and correct the situation. The above information is required to ensure that the performance is open to the public.

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

柴田 寿一其他文献

病変を埋め込んだ人工学習データによる異常検知のための新たな損失関数の提案 ~ Normal/Abnormal Contrastive (NAC) loss ~
提出使用嵌入病变的人工学习数据进行异常检测的新损失函数〜正常/异常对比(NAC)损失〜
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    花岡 昇平;野村 行弘;柴田 寿一;竹永 智美;吉川 健啓;林 直人;阿部 修
  • 通讯作者:
    阿部 修

柴田 寿一的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

深層生成モデルによる顎顔面補綴支援システムの構築
利用深度生成模型构建颌面假体支撑系统
  • 批准号:
    24K13026
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層生成モデルによる異常検知を基盤としたコンピュータ支援診断システムの構築
使用深度生成模型构建基于异常检测的计算机辅助诊断系统
  • 批准号:
    24K15776
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
フレキシブル多電極シートと深層生成モデルを用いた内臓活動の常時計測と可視化
使用灵活的多电极片和深度生成模型连续测量和可视化内脏活动
  • 批准号:
    23K28474
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
深層生成モデルを用いた微生物ゲノム配列品質評価手法の開発
利用深度生成模型开发微生物基因组序列质量评估方法
  • 批准号:
    24K09613
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層生成モデルを活用した構成的なパターン認識・理解
使用深度生成模型进行建设性模式识别和理解
  • 批准号:
    23H00490
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
深層生成モデルの潜在空間の探索からの異常パターンの生成と理解
通过探索深层生成模型的潜在空间来生成和理解异常模式
  • 批准号:
    22K17912
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
深層生成モデルを応用した強い汎化性能を持ったradiomics解析方法の開発
使用深度生成模型开发具有强泛化性能的放射组学分析方法
  • 批准号:
    22K16700
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
深層生成モデルを用いたグラフ自動補完アルゴリズムの開発
使用深度生成模型开发自动图补全算法
  • 批准号:
    21K17745
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了