【研究領域課題番号】22KK0052 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

超音波 / 細胞成熟 / AI / 波形測定 / 表面弾性波

【研究種目】国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))

【研究期間】2022-10-07 - 2026-03-31

【配分額】20,150千円 (直接経費: 15,500千円、間接経費: 4,650千円)

【研究領域課題番号】20K08993 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

人工知能 / 超音波 / 乳房 / 乳がん検診 / 乳がん / 乳房超音波検査

【研究成果の概要】

近年の乳癌患者の増加に伴って乳房超音波検査の重要性が増しており、その精度管理は急務であると考えられる。これまでに我々とIT企業の共同研究により、人工知能（AI）による画像解析で実績のあるConvolutional Neural Network技術を用いて、AIによる乳房超音波画像診断システムを開発し、すでに特許出願を提出した。（特願2019-034978）このアルゴリズムを使用した最新の診断システムは判定時間0.04秒で、感度91.8%・特異度91.4%の精度で腫瘤性病変の判定を行い、リアルタイム診断にも対応可能である。また、国際的な診断基準であるBI-RADS判定にも対応している。本研究では、システム精度向上を目的として、症例画像提供に協力する共同研究施設によるコンソーシアムを設立し、教師データとなる乳房超音波画像の蓄積10000症例を目指す。さらに、対策型検診における乳房超音波検査の二次読影によるダブルチェックをAIが施行することを目的とし、前向きの臨床試験を遂行することにより、PMDA審査承認による実用化を図る。本研究の進捗により、国立がんセンター中央病院、国立がんセンター東病院、帝京大学、杏林大学、国立病院機構東京医療センター、埼玉医科大学とのコンソーシアムが立ち上がり、すでに7000枚を超える教師データの蓄積が行われた。今後は対策型検診において行われた乳房超音波検査の画像に対してAI診断を適用し、人間による診断との対比・検証を行うとともに、ユーザーインターフェースの改善も同時に行っていく。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】農業機械

【研究領域課題番号】01440015 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自動制御 / 人工知能 / 生物生産 / 耕うん / 播種 / 除草 / かんがい / 組織培養 / 機械・装置 / 制御 / 超音波 / 圃場作業 / 細織培養 / 細胞培養 / 植物体 / AI

【研究成果の概要】

本研究では、耕うん、播種・間引・除草、かんがい、組織培養の諸作業について、それそれ新しい視点に基づく因子をとりあげ、それらを他の因子と組み合わせ、人工知能ないしそれに準じる手法によって機械を制御したり、設計したりすることを試みた。
耕うんシステムに関する研究としては、きわめて多くの因子を考慮しなけれがならないミニマムティレッジとりあげ、これに多用されているスプリングタインの特性を明らかにするとともに、各種タインの圃場作業性能を調べ、これらを基にして、人工知能によるミニマムティレッジ機械設計計画法を追求し、そのためのエキスパートシステムを構築した。
播種・間引・除草については、播種機設計のための大豆種子を例にとり、その3次元形状画像解析によって、これまでとりあげられなかった形状要素を定式化し、精密播種に役立つ基礎データを得た。また葉形の画像解析による作物・雑草の識別法の研究を行い、条件によって68-95%の確率で雑草を識別することが可能で、除草の完全自動化の基礎とすることができた。
かんがいの自動化では、これまで肝心の作物の水分状態に関する因子がとり入れられていなっかたので、植物の体内水分状態の計測・制御に関する研究を進めて、自己回帰モデルによる最適制御を試みた。すなわち最適レギュレータによる動的制御を行い、人力側の状態変数に対して出力側の重み関数を1:10の範囲で変化させると良い制御結果が得られた。
植物組織培養装置に関しては、画像処理のアルゴリズムの研究を通じて1mm以下の微少なプロトコームの自動移植ロボットシステムを開発した。形状記憶合金アクチュエータを利用したソフトハンドリンググリッパを試作し、プロトコームを一つずつ新鮮な培地上に7mm間隔の格子上に着床させる制御を行い、一個当り約8秒で作業を行うことができた。

【研究種目】一般研究(A)

【研究期間】1989 - 1992

【配分額】25,800千円 (直接経費: 25,800千円)

【研究分野】土木構造

【研究領域課題番号】01850105 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

定量的非破壊評価 / 弾性波動論 / 知識ベ-ス / 超音波 / 人工知能 / ニュ-ラルネットワ-ク / AI / 超音波散乱法

【研究成果の概要】

超音波を利用した欠陥評価法の一つの定量化策を,理論と実験による波動特性知識ベ-スを開発することにより,具体的に提案することを目指して次のような手順により研究を遂行した.
1.理論と実験による知識ベ-スの開発
(1)波動論を基礎とした理論解析的な散乱波形のシミュレ-ション(時間域,周波数域)
(2)理論解析波形と実験波形の対応の取り方に関する検討
(3)実験的検証を経た理論解析に基づく散乱波形の知識ベ-ス化
2.欠陥評価システムの作成と実用化に向けた欠陥評価機能に関する検討
(1)時間域及び周波数域散乱波形特性を抽出し得るニュ-ラルネットワ-ク構成の検討
(2)上記1.(3)で構築した知識ベ-スに基づくニュ-ラルネットワ-クの学習
(3)実験による散乱波形を学習後のネットワ-クに入力した場合の欠陥推論機構のパフォ-マンスチェック
上記手順による非破壊評価システムの構築とそのパフォ-マンスに関する基本的検討の結果,(1)実験との照合を経た理論的知識ベ-スの有用性,(2)この知識ベ-スを活用したニュ-ラルネットワ-ク欠陥評価システムの有用性が確認された.ただし,上記過程は単一欠陥を在する一つの構造部材モデルに対してのみ,本研究で提案した解析的・実験的知識ベ-スに基づく欠陥評価手法の有用性を,主にその知識ベ-ス構築法に力点を置いて示したものであり,現実の多種多様な欠陥に対処するためには,さらなる理論的・実験的研究の遂行が必要と思われる。

【研究種目】試験研究(B)

【研究期間】1989 - 1990

【配分額】5,300千円 (直接経費: 5,300千円)