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
| 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
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 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。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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