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

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

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