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顔写真を判別するプログラム構築によるデータサイエンス研修

 近年さまざまな分野でビッグデータを活用すべく機械学習による解析が行われ、医療を含む生命科学分野でも着々と応用されています。その中でも特にディープラーニング、または深層学習と呼ばれる手法が注目を集め、画像認識をはじめあらゆる人工知能(AI)の中核を担っています。深層学習では、どのような入力データがどのように処理され、何が出力されるのでしょうか。実際には便利なツールが数多くかつ無償で提供されており、難解なプログラミング技術を持たずともさまざまなケースを容易に試すことが可能となっています。自ら取得したデータを自ら処理する体験は、画像認識に限らず今後のそれぞれの研究に活かすことができるはずです。今回、顔写真を収集してその性別等を判別する単純なAIアプリの構築を題材とし、国立成育医療研究センター(NCCHD)職員を対象としたデータサイエンス研修を1年間にわたり開催することになりました。データ処理に関して得意な方も不得意な方も自由に参加していただき、主にwikiを通して各自の体験を公開してゆく研修です。

成育だより 2019 Vol. 15 陽春号 (11ページに紹介されています)

同意と顔写真の提供

画像提供者の募集は2020年3月31日をもって終了させていただきました。
ご協力、ありがとうございました。

ハードウェア

研修のための新規購入は行わず、既存の機器、寄贈された古いPC等を利用します。
以下、寄贈を受け、利用しているPCです。
  • NEC Express5800/R120d-2E, Intel Xeon E5-2407, 8.0 GB (バイオバンク 寄贈 → Team)
  • EPSON Endeavor Pro7000, Intel Core i7, 2.9 GB (情報管理部 寄贈 → Hitomi and Team)
  • Panasonic Let'snote CF-Y7, Intel Core 2 Duo, 1.0 GB (研究所事務室 寄贈 → Tatsuki)
  • Dell Inspiron 580s, Intel Core i3, 3.6 GB (システム発生・再生医学研究部 寄贈 → Kazuaki)
  • Fujitsu FMV-B8260, Intel Core i7, 2.9 GB (情報管理部 寄贈 → Maki)
  • Toshiba Dynabook T451/46ES, Intel Core i5, 3.8 GB (再生医療センター 寄贈 → Aki)
  • Sony VAIO SVF152C16N, Intel Core i5, 3.8 GB (再生医療センター 寄贈 → Tomoko)
  • Dell Latitude D380, ?, ? GB (再生医療センター 寄贈 → Hiromitsu)
  • Asus Antec 45-ST, Intel Core 2 Duo, 8.1 GB (システム発生・再生医学研究部 寄贈 → Hiromitsu)
  • HP ProBook 650, Intel Core i5, 3.8 GB (再生医療センター 寄贈 → Kazuaki)

ソフトウェア

全て無償ソフトウェア、できればオープンソースソフトウェアを利用して構築します。
Linux, CentOS, bash, vim, sshd, yum, Python, Anaconda, httpd, OpenCV, GIMP, TensorFlow, Keras などなど。

倫理審査

国立成育医療研究センター 倫理審査委員会 受付番号 2045 (平成31年1月10日 承認)
「顔写真を判別するプログラム構築によるデータサイエンス研修」

後援3事業

  • AIホスピタルによる高度診断・治療システム 「小児・周産期病院におけるAIホスピタル機能の実装に基づく実証研究」
  • 臨床ゲノム情報統合データベース整備事業 「ゲノム医療の実装に資する臨床ゲノム情報統合データベースの整備と我が国の継続的なゲノム医療実施体制」
  • 難治性疾患実用化研究事業 「希少難治性疾患克服のための生きた難病レジストリの設計と構築」

データサイエンス研修チーム


  • 最終更新:2020-04-07 10:12:22

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