深層学習による医用画像情報の悉皆的理解

利用深度学习全面理解医学图像信息

• 批准号: 22KF0261
• 负责人: 金谷 重彦
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KF0261/
• 关键词: 深層学習; 医用画像; 分子; 分子グラフコンボリューションネットワーク

「深層学習による医用画像情報の悉皆的理解」を目指し、フィンランド側では所有する医用画像からの疾患分類をおこなった。日本側では健常人との比較を考慮し、疾患解析を進め深層学習モデルを構築した。その結果、疾患リスク評価に必要な数理モデルの開発に成功した。また、病気の分子メカニズムを考慮したヒトのメタボロミクス解析を、最新技術である分子グラフコンボリューションニューラルネットによる解析においても、当初の目的を達成する分子メカニズム検討に対処する良好な数値モデルを構築することができた。このように、当初の目標のみならず、さらに、新たな知見を得るところまで研究を展開出来た。

"Deep learning for comprehensive understanding of medical image information" refers to the classification of all medical images and diseases. Japan's side of the healthy people to consider, disease analysis, deep learning, construction The results, problems, and evaluation of the necessary mathematical models were successfully developed. The molecular structure of the disease should be considered, and the molecular structure of the disease should be considered. The molecular structure should be analyzed according to the latest technology. The molecular structure of the disease should be considered, and the molecular structure of the disease should be considered. This is the first time that we've seen this, and we've seen this, and we've seen this.