A fundamental research on curation and verification methods of learning data to promote AI-CAD development
About this project
- Japan Grant Number
- JP21K07636
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 21K07636
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
-
- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
-
- Basic Section 52040:Radiological sciences-related
- Research Institution
-
- National Hospital Organization, Kyushu Medical Center (Clinical Institute)
- Project Period (FY)
- 2021-04-01 〜 2024-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,160,000 Yen (Direct Cost: 3,200,000 Yen Indirect Cost: 960,000 Yen)
Research Abstract
自律的に学習・判断を行う「深層学習型AI」は、画像判定について飛躍的な発展を遂げている。その反面、AIの基礎知見について体系的に研究・検証されないまま、AI実装システムの製品化が先行している。こうした実用先行型開発は、間違った判定によるシステムエラーに対し脆弱である。このリスクを避けるためAI判定プロセスを理解する基盤的研究が不可欠であると考えている。本研究では①学習データキュレーションの研究、②AI-CAD性能適正検証法の研究、③医療側の立場からAI-CAD開発を支援できる医療系AIジェネラリスト従事者の育成、を推進する。
Details 詳細情報について
-
- CRID
- 1040850857191866880
-
- Text Lang
- ja
-
- Data Source
-
- KAKEN