深層学習とDeep GMDH型人工知能技術による腹部X線CT画像解析と診断支援
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-15K06145 |
|---|---|
| 研究種目 | 基盤研究(C) |
| 研究分野 | 理工系 工学 電気電子工学 制御・システム工学 |
| 研究機関 | 徳島大学 |
| 代表研究者 | 上野 淳二 |
| 研究分担者 | 近藤 正 |
| 研究期間 開始年月日 | 2015/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 2017 |
| 研究ステータス | 完了 (2017/4/1) |
| 配分額（合計） | 2,990,000 (直接経費 :2,300,000、間接経費 :690,000) |
| 配分額（履歴） |
2017年度：910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000) 2016年度：910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000) 2015年度：1,170,000 (直接経費 :900,000、間接経費 :270,000) |
| キーワード | ニューラルネットワーク ＧＭＤＨ ＭＤＣＴ 医用画像診断 CAD GMDH MDCT |