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人工知能による皮膚疾患診断システムの開発

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研究課題番号 KAKENHI-PROJECT-18K08290
研究種目 基盤研究(C)
研究分野
研究機関 筑波大学
代表研究者 藤澤 康弘
研究期間 開始年月日 2018/4/1
研究期間 終了年度 2020
研究ステータス 完了 (2020/4/1)
配分額（合計） 4,550,000 (直接経費 :3,500,000、間接経費 :1,050,000)
配分額（履歴） 2020年度：780,000 (直接経費 :600,000、間接経費 :180,000)
2019年度：1,560,000 (直接経費 :1,200,000、間接経費 :360,000)
2018年度：2,210,000 (直接経費 :1,700,000、間接経費 :510,000)
キーワード 皮膚腫瘍
人工知能
分類
ディープラーニング
畳み込みニューラルネットワーク
画像分類

研究成果

[雑誌論文] 新しい検査法と診断法　人工知能(AI)による悪性腫瘍の診断

藤澤 康弘, 藤本 学 2019

[学会発表] Computer-aided classifier with a deep convolutional neural network surpasses board-certified dermatologists in skin tumor diagnosis

Fujisawa Y 2019

[雑誌論文] The Possibility of Deep Learning-Based, Computer-Aided Skin Tumor Classifiers

Fujisawa Yasuhiro、Inoue Sae、Nakamura Yoshiyuki 2019

[雑誌論文] Deep‐learning‐based, computer‐aided classifier developed with a small dataset of clinical images surpasses board‐certified dermatologists in skin tumour diagnosis

Fujisawa Y.、Otomo Y.、Ogata Y.、Nakamura Y.、Fujita R.、Ishitsuka Y.、Watanabe R.、Okiyama N.、Ohara K.、Fujimoto M. 2019

[雑誌論文] Melanoma and Non-Melanoma Skin Cancersメラノーマ・皮膚癌　人工知能による皮膚腫瘍の診断補助システム

藤澤 康弘 2019

[雑誌論文] 人工知能による皮膚腫瘍診断補助システムの開発

藤澤 康弘，藤本 学，大友 雄造，藤田 亮 2019

[学会発表] Can deep-learning-based, computer-aided classifier surpass board-certified dermatologists in skin tumour diagnosis?

Fujisawa Y 2019

[学会発表] Can deep-learning-based, computer-aided classifier surpass board-certified dermatologistsin skin tumour diagnosis?

Fujisawa Y 2019