カリキュラム学習を用いたドメイン拡張による多様な条件下のバイオ医療画像解析
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- 備瀬 竜馬
- 研究代表者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP21K19829 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 21K19829
- 研究種目
- 挑戦的研究(萌芽)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分62:応用情報学およびその関連分野
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2021-07-09 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 6,500,000 円 (直接経費: 5,000,000 円 間接経費: 1,500,000 円)
研究概要
本研究課題では，バイオ医療画像解析分野において，ある特定のデータセットに対して教師データを作成さえすれば，実環境における異なるドメインにおいて新たに教師データの作成をすることなく，対象物体の認識が可能な手法の研究開発を行うことを目的とする．本研究課題は，実問題を想定し，実利用先のデータが多様な環境という問題設定に取り組むものであり，多様な状況を活用して，教師データに類似しているデータから段階を踏んで難しい（特徴が異なる）データを学習するカリキュラム学習を行うことで解決する．
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040007282460898688
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN