大阪大学 研究シーズ|
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研究キーワード：大阪大学における「アノテーション」 に関係する研究一覧：4件
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発表日：2026年1月9日
1
＼医療格差の解消へ／ 病院の壁を超える腎病理AI診断支援システムを開発
専門医不足地域でも高精度診断の実現を支援する新技術
大阪大学大学院医学系研究科の松井功講師、猪阪善隆教授、大阪大学医学部附属病院の松本あゆみさん（医員）らの研究グループは、一般社団法人 日本腎臓学会AI，ICT 活用基盤構築小委員会、および愛知医科大学、医学研究所北野病院、愛媛大学、大阪急性期・総合医療センター、大阪労災病院、大津赤十字病院、香川大学、金沢医科大学、川崎医科大学、関西労災病院、九州大学、京都大学、近畿大学、久留米大学、国立病院機構大阪南医療センター、国立病院機構千葉東病院、市立豊中病院、市立東大阪医療センター、順天堂大学、東海大学、東京大学、名古屋大学、奈良県立医科大学、新潟大学、日本医科大学、広島大学、兵庫医科大学、兵庫県立西...
キーワード：物体検出/AI/アノテーション/位置情報/人工知能（AI）/持続可能/持続可能な開発/支援システム/政策研究/腎臓病/病理/画像診断/腎障害/腎臓/ICT/医療の質/調査研究/標準化
他の関係分野：情報学工学
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発表日：2025年9月3日
2
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）、東京科学大学大学院医歯学総合研究科免疫学分野の佐藤荘教授、名古屋市立大学大学院医学研究科加齢・環境皮膚科学分野の森田明理教授らによる研究グループは、日本...
キーワード：アノテーション/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/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/乾癬/関節/治療標的/若返り/浸潤/染色体/体細胞変異/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/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/マウス/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/皮膚疾患/副作用/免疫応答/免疫学/免疫細胞/GWAS/アレルギー/ウイルス/ゲノム/コホート
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
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発表日：2025年7月30日
3
野生動物の多様な“痕跡”の画像から種の推定を可能にするAIモデルを開発
門知識がなくても非侵襲的に動物の種を識別できる新たなアニマルトラッキングAIモデル
国立研究開発法人 産業技術総合研究所（以下「産総研」という）人工知能研究センター 片岡裕雄 上級主任研究員は、大阪大学大学院 情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 篠田理沙 特任助教（常勤）と共同で、動物の痕跡から動物種を推定するAIモデルを開発しました。足跡や糞など、動物が残した“痕跡”を手がかりに、その生息状況を把握する「アニマルトラッキング」は、直接観察することが難しい野生動物の情報を得...
キーワード：セグメンテーション/トラッキング/ベンチマーク/物体検出/AI/アノテーション/マルチメディア/画像認識/人工知能（AI）/アセスメント/人間活動/生物多様性保全/データ収集/気候変動/シミュレーション/センサー/ロボット/環境アセスメント/自動化/生態系/生物多様性/非侵襲
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学工学農学
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発表日：2025年7月15日
4
＼街の緑の評価を、「量」から「質」へ／ 深層学習による都市緑地の高精度評価システムを開発
多時相解析フレームワークでスマートに季節感あふれる緑地計画支援
大阪大学大学院工学研究科のHU Anqi 特任研究員（常勤）、矢吹信喜名誉教授（現・東京都市大学特任教授）、福田知弘教授の研究グループは、都市緑地の多時相評価を目的とした新たな解析フレームワークを開発しました。本技術は、ストリートビュー画像から得られる都市景観情報をもとに、深層学習と3D再構成技術を組み合わせることで、植物種別の季節変化を高精度に定量化できる点が特徴です。従来の都市緑地評価手法には、「植物種や季節変化に関する情報を反映できない」、「視点の標準化が困難で、時期や場所による撮影条件の違いにより一貫性のある比較分析ができない」、「植物の季節変化や多様性に対応した動的な評価指標...
キーワード：セグメンテーション/画像データ/複合現実感/アノテーション/フレームワーク/ワークフロー/深層学習/人工知能（AI）/先端技術/季節変化/都市緑地/気候変動/種多様性/SfM/持続可能/都市景観/持続可能な開発/都市空間/比較分析/評価手法/シミュレーション/デジタルツイン/実証実験/都市計画/景観生態学/緑地計画/ウシ/TEMPO/スギ/ドローン/生態学/標準化
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学生物学総合理工工学農学