Home 大学院 卒業論 まとめ
  • 人は、自分自身のために生きるより、他人のために生きるほうが、満足が大きいのだ

# レポートテーマ

  1. 拡散モデルによる医用画像生成の精度向上に関する研究
  • DALL-E3 や Stable Diffusion などの拡散モデルを活用して、病変や解剖学的構造を正確に再現した医用画像を生成するための最適化手法の調査研究。
  1. GAN を用いた欠損した医用画像の再構築とその臨床的有効性の評価
  • 敵対的生成ネットワーク（GAN）を使用して、損傷やノイズによって一部が欠落した画像を復元する技術の開発と、それが診断精度に与える影響を評価する研究。
  1. 画像生成 AI による仮想患者データ生成とその医学教育への応用
  • 変分自己符号化器（VAE）や拡散モデルを用いて、教育や訓練に活用可能な多様な患者画像データセットを人工的に生成する技術とその医学教育現場での有用性を調査する。
  1. 生成 AI による病理画像データセット拡張の有効性の検証
  • 医療分野においてデータ不足が課題となることから、GAN や拡散モデルを用いた病理画像データセットの拡張手法を検討し、その効果を機械学習モデルの精度向上の観点から評価する研究。
  1. 画像生成 AI を利用した個別化医療シミュレーションシステムの開発と評価
  • 個人の解剖学的特徴に基づいたシミュレーションを実現するために、画像生成 AI を活用した個別患者向けの治療計画立案支援システムの構築とその臨床的応用の可能性を探る研究。

# MP0 の参考文献

[1]人工知能ソフトウエア活用2
(1)イラストで学ぶディープラーニング
　第7章と第8章
　DCGAN, CGAN, Pix2Pix, CycleGAN, PGGANなど
(2)実践GAN
    part2
    第6章プログレッシブなGAN、第7章半教師ありGAN、
　第8章条件付きGAN、第9章CycleGANなど
[2]先端医療情報学
(1)初めての医用画像ディープラーニング
　第9章「作る・処理する」
(2)実践GAN
    P132, 実践的なアプリケーション
　P237, 11.1, 医療におけるGAN
(3)実践GAN
    part2
    第6章プログレッシブなGAN、第7章半教師ありGAN、
　第8章条件付きGAN、第9章CycleGANなど

# MP0 のレポートの構成

第1章　はじめに               
第2章　先行研究　　　　　　　
  2.1 GANの基礎理論について　　    
    DCGANの内容                     
  2.2 ○○○GANについて　　　　　   
    文献を調べる　　　　　　　       
第3章 分析と考察　　　　　　    
  3.1 分析と考察               
第4章 おわりに　　　　　　　       

---
第1章　はじめに     
第2章　先行研究                   
  2.1 GANの基礎理論について           
    DCGANの内容   
  2.2 GANの医療応用について            
    文献を調べる                   
第3章　分析と考察                 
  3.1  分析と考察
第4章　おわりに
Edited on Views times