産官学連携･研究支援サイト(MRCS)

堀田教授のテーマは「深層学習を用いた肺腺癌の予後予測に関する研究」です。肺腺癌の浸潤部の計測はその病理病期の決定に不可避であり、患者の治療法決定に必要となります。しかし、“浸潤”の形態学的診断基準はあるものの、その計測値はしばしば病理医間でも一致しません。そこで、深層学習を用いることにより、肺腺癌の浸潤領域から予後予測をするAIの研究を行います。しかし、予後が付与されたデータ数が多くないため、如何にして学習し、精度を上げるかがポイントとなります。

香村准教授の研究テーマは「幼児の24時間の行動を評価する簡便な質問票の開発」で、日本の幼児の1日の行動（身体活動、スクリーンタイム、睡眠）を簡便に評価できる質問票を開発することを目的としています。これまで、国内で大規模な調査に使用できる幼児用の質問票はありませんでした。新たに開発する質問票は、保護者が簡単に回答でき、国内の大規模調査でも活用可能なものを目指しています。これにより、科学的根拠に基づいた政策や事業評価が可能となり、心身ともに健康な幼児の育成や支援に貢献できることが期待されます。

柄谷教授は、高齢化・人口減少下での被災という危機を変革の好機と捉えるために、ステークホルダー間で集落の持続や再生を合意形成できる情報基盤技術の構築を目指します。具体的には、令和6年能登半島地震により被災した能登島の復興状況を時系列に可視化・共有できるWeb GIS復興支援マップを構築します。この成果は、集落再生に向けた合意形成や復興計画を議論する際のデータベースとしての活用が期待されます。

太田教授の研究テーマは「イオン化スパッタを用いた高電子移動度酸化物半導体の結晶化技術の創成」です。AIや電気自動車をはじめとして、情報デバイス関連機器の需要が加速度的に増大しており、各種デバイスの高性能化・小型化・低消費電力化・フレキシブル化が必要とされています。採択された助成課題は、例えば画素数8Kかつリフレッシュレート480Hzを実現する次世代ディスプレイ用の薄膜トランジスタ用材料、縦型ロジック・メモリデバイスに向けた三次元垂直集積化が可能な全酸化物材料トランジスタの開発、透明フレキシブルデバイス用薄膜トランジスタ用材料などをターゲットにしています。これらを実現するために必要な高電子移動度を有する酸化物半導体材料の結晶化技術を、高いイオンフラックスを有する大電力パルススパッタを用いて実現することを目指しています。