| 体系的番号 |
JPMJPR1401 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR1401 |
研究代表者 |
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2014 – 2017
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| 概要 | 医用画像を中心とするビッグデータから学習した人体解剖に関する統計モデルと生体予測シミュレーションを駆使し、X線投影像などの低侵襲に得られる計測データから体内臓器の三次元的な変形を高精度に予測するシステムを構築します。さらに、学習データの大規模化が予測性能を飛躍的に向上する事を実証し、医療ビッグデータの社会受容性を高める事で、より大規模なデータ集積を促す、という循環型フレームワークを確立します。
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| 研究領域 | ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化 |
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