技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
(2019年12月5日 10:00〜11:30)
国立情報学研究所 (NII) では、 医療画像のAI解析研究を推進している。 AIを活用した画像データの効率的な解析、最適評価を目指した「ビッグデータ解析によるエビデンス構築」、 および診療レベルの均てん化と効率化による医療の質の向上が期待される。ここでは医療画像AI解析研究の取り組みについて紹介する。
(2019年12月5日 12:15〜13:45)
ディープラーニングをコンピュータ支援診断システムに応用する研究が活発に行われているが、ディープラーニングには大量の教師データが必要であることが実用上の課題となることが多い。教師データがあまり多く得られないときの対策として、転移学習、データ拡張、教師なし・半教師あり学習などがあり、本講演では、主に胸部CT画像を対象にした適用事例について解説する。
(2019年12月5日 14:00〜15:30)
2010年代後半の医用画像工学における研究では、ディープラーニングを用いることが必然的になっており、どのように精度を上げていくのかが注目されているが、医用画像データの前処理を適切に行った上で、ディープラーニングの本質的な能力が発揮される。
本講演では、私の専門である情報科学分野からの研究紹介を行った上で、今後のディープラーニングと医用画像データの前処理技術について考えていく。
(2019年12月5日 15:45〜17:15)
本講座では、人工知能:AI (Artificial Intelligence) 技術の医療応用の分野として歴史が長く、かつ成功例の多い画像診断支援:CAD (Computer-assisted Diagnosis) について、その研究の歴史や、CAD-AIシステムの一般的な内部構成、講演者本人による実際のCAD-AI研究・開発の経験、およびそこから得られた知見などを紹介する。
ここでは特に、CAD-AIシステムにおいて大きな問題となる過学習に焦点をあてる。過学習の原因には、医用画像データの収集困難さによる学習用データの量的不足、病院ごとの撮影プロトコルの違いなどによる画像データの画質のばらつき (≒画像特徴量のばらつき) などが考えられる。本講座では、過学習によるCAD-AIシステムの性能への影響の具体例や、過学習の影響の低減に関する試み、過学習を極力回避するようなAI学習の方法論に関する研究を紹介する。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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