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正解ラベルのない生体情報のための逆問題的アプローチ

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX23CC
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CC

研究代表者

曽我部 舞奈  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教

研究期間 (年度) 2023 – 2025
概要優れたAIを開発するには良質なデータセットが必要です。特に医学領域では、未知で変形を伴う現象、例えば正確な術中出血推定につながるデータセット取得は困難です。本研究では、正解ラベルを元に、精巧な質感を再現した模倣臓器から「ありうる入力データ」を逆問題的に生成、さらにActive Learningで弱点を特定しモデル精度を向上させることで、動物の犠牲を伴わない高品質なデータセット創出方法を探求します。
研究領域次世代AIを築く数理・情報科学の革新

報告書

(1件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   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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