計算モデルにガイドされた急成長を伴う時空間モデルの開発

  • 大北 剛
    研究代表者
    九州工業大学
  • 有村 公一
    研究分担者/共同研究者
    九州大学
  • 飯原 弘二
    研究分担者/共同研究者
    国立研究開発法人国立循環器病研究センター

研究課題情報

体系的番号
JP20K12065
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)
研究課題/領域番号
20K12065
研究種目
基盤研究(C)
配分区分
  • 基金
審査区分/研究分野
  • 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
研究機関
  • 九州工業大学
研究期間 (年度)
2020-04-01 〜 2025-03-31
研究課題ステータス
交付
配分額*注記
4,420,000 円 (直接経費: 3,400,000 円 間接経費: 1,020,000 円)

研究概要

脳血腫は6-24時間に急成長を遂げ, 予測を誤り脳外科医が手術しなければ命を落とす. 急成長の予測は低頻度事象を学習する困難な問題だが, 血腫という動的形状の物体であるため, 種々の機械学習の仮定が現実に守られないことによる問題(擬似相関による対象のすり替え/不均衡/欠損値/共変量/ラベルづけ不一致問題)を生じる. 本課題はこれらの難しさを対象のすり替えを起こりそうな信号を別の信号への翻訳, 分散埋め込みをベースとする低頻度現象の予測, CT画像シミュレーションを時空間モデルとして開発する. 脳血腫成長の予測精度を上げ, CTを備えた小病院が患者を大病院へ送還するシナリオを実現する.

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