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
About this project
- Japan Grant Number
- JP20K12065
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 20K12065
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
- Research Institution
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- Kyushu Institute of Technology
- Project Period (FY)
- 2020-04-01 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,420,000 Yen (Direct Cost: 3,400,000 Yen Indirect Cost: 1,020,000 Yen)
Research Abstract
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.
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040285300703288832
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN