東京科学大学 研究シーズ|
検索したキーワードがページ内でハイライトします。
| RESET |
研究キーワード：東京科学大学における「アノテーション」 に関係する研究一覧：3件
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年9月7日
1
全ゲノムシークエンス解析により乾癬の新規関連遺伝子を発見
見逃されてきた希少変異と構造変異の関与を解明
東京科学大学（Science Tokyo） 大学院医歯学総合研究科 免疫学分野の佐藤荘教授、光井雄一助教、東京大学大学院医学系研究科遺伝情報学の曽根原究人助教（研究当時、現：ウェルカム・サンガー研究所Postdoctoral Fellow）、岡田随象教授（兼：大阪大学大学院医学系研究科 遺伝統計学 教授、理化学研究所生命医科学研究センター チームディレクター）、東京大学医科学研究所 附属ヒトゲノム解析センター シークエンス技術開発分野の松田浩一特任教授（兼：同大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻クリニカルシークエンス分野 教授）、名古屋市立大学大学院医学研究科加齢・環境皮膚...
キーワード：アノテーション/位置情報/機械学習/情報学/シナジー/学際研究/ブレイン/ゲノミクス/遺伝情報/生殖/ダイナミクス/接合部/インフォマティクス/配列解析/一細胞/マッピング/ゲノム配列/病原性/遺伝的多様性/シークエンス/遺伝統計学/細胞運命/生殖細胞/オミックス/ゲノムシークエンス/ゲノムワイド/ゲノム情報/抗原特異性/脳神経科学/オミクス/オミクス解析/オミックス解析/バイオバンク/ヒトゲノム/遺伝子解析/炎症反応/乾癬/関節/治療標的/実験モデル/若返り/浸潤/染色体/体細胞変異/分子機能/DNAチップ/SNP/ゲノムワイド関連解析/ゲノム解析/評価法/エンハンサー/マルチオミックス/歯学/自己抗原/線維芽細胞/統計的手法/病態解明/DDS/T細胞/サーベイランス/トランスクリプトーム/ノックアウトマウス/ファージ/マウス/マクロファージ/リウマチ/遺伝子ノックアウト/遺伝子欠損マウス/遺伝子発現制御/関節リウマチ/抗原/自己免疫/神経科学/創薬/発現制御
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学生物学工学総合生物農学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年6月18日
2
少数データの学習でも正確な肝腫瘍抽出を学ぶ スモールデータAIを開発
高性能な医療AIを低コストで開発可能に
東京科学大学（Science Tokyo） 総合研究院 バイオメディカルAI研究ユニットの鈴木賢治教授と同工学院 情報通信系のYang Yuqiao（ヤン・ユチャオ）博士後期課程学生を中心とする研究チームは、CT画像上の肝腫瘍セグメンテーション[用語1]の精度において最先端モデルを凌駕する新しいAIモデル...
キーワード：アーキテクチャ/セグメンテーション/3D画像/AI/アノテーション/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/転移学習/情報通信/検索システム/ニューラルネット/マルチスケール/モデリング/computed tomography/肝臓がん/予後予測/CT画像/医師/医用画像/肺がん
他の関係分野：情報学複合領域工学
概要表示
折りたたむ
発表日：2025年3月28日
3
超軽量深層学習により少数症例で肺がん診断支援AIを開発
東京科学大学（Science Tokyo）※ 総合研究院 バイオメディカルAI研究ユニットの鈴木賢治教授らの研究チームは、計算に要する負荷が極めて軽く、AI学習に必須とされてきたGPUサーバを使わなくても学習でき、ラップトップで推論可能な超軽量AIモデルの開発に成功し、本モデルを肺がん診断支援AIへ応用した研究を、臨床系医用画像分野のトップカンファレンスである第110回北米放射線学会（RSNA2024）で発表しました。本モデルは、画像全体を画像毎に学習する従来の大規模モデルと異なり、画像から取り出した無数の画素毎に学習することで、学習データ...
キーワード：セグメンテーション/画像データ/AI/GPU/アノテーション/タスク/画像処理/画像認識/深層学習/人工知能（AI）/転移学習/情報通信/検索システム/計算量/ニューラルネット/モデリング/産業構造/医用画像処理/医師/医用画像/早期発見/肺がん/放射線
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学農学