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少量学習データを用いた深層学習による新型コロナウィルス肺炎のレントゲン写真の自動診断

研究課題

産学が連携した研究開発成果の展開 研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム(A-STEP) トライアウト トライアウトタイプ(標準)

体系的番号 JPMJTM20QL
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJTM20QL

研究代表者

西尾 瑞穂  神戸大学, 放射線科診断・IVR科, 特命助教

研究期間 (年度) 2021
概要本提案では比較的感度の低いPCRの代わりに胸部単純レントゲン写真を用いて新型コロナ肺炎を高感度に短時間でスクリーニングできる自動診断技術を開発する。このために、申請者は少量の医用画像データに異ドメイン画像の学習データを混在させて深層学習が可能になるソフトウェアを作成し、新型コロナ肺炎の自動診断を試みている(関連文献の論文1、2)。本申請では、複数の病院から収集した胸部単純レントゲン写真を用いて深層学習を行うソフトウェアを作成し、医師の診断結果との対比により性能評価および改善を行う。薬機法承認を見すえた産学連携共同研究に展開し、診断結果が医師と遜色なく実際の医療に有用な自動診断技術の開発を目指す。

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2021-07-12   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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