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AIによる医療用画像診断システムのディープラーニング精度の向上・高確率解析の実現

AIによる医療用画像診断システムのディープラーニング精度の向上・高確率解析の実現

～AIによる医療診断の開発と実践を推し進めるための、前処理技術のコツ / 教師データが少ない状況における画像の活用法! (分類・調整・変換など)～
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開催日

  • 2023年1月11日(水) 10時00分 ～ 16時00分

プログラム

第1部 前処理技術のコツ と ディープラーニング精度の向上

(2023年1月11日 10:00〜12:00)

　AIによる医療用画像診断システムの開発では、情報科学技術を活用した医用画像工学の知識や研究が重要である。医療の専門従事者の使用環境は様々で、ユーザーのニーズに対応していく必要がある。画像を認識・検出・処理・評価するだけではなく、効率の良い前処理アルゴリズムを設計することで、ディープラーニングの精度が向上する。
　本講演では、私の専門である情報科学分野からアプローチした最近の研究紹介を含め、AIによる医療用画像診断の開発と実践のための「前処理技術のコツとディープラーニング精度の向上」について考えていく

  1. はじめに
    • AIによる医療用画像診断システムの開発における概要
    • 情報科学分野からアプローチする医用画像工学の研究背景
  2. 研究紹介 (前処理を中心に)
    • 符号化欠損領域の自動検出を想定した医用画像データの前処理技術
    • 質感情報に基づく画像の領域分割に関する医用画像データの前処理技術
    • 超解像に関する医用画像データの前処理技術
    • コントラスト強調に関する医用画像データの前処理技術
  3. 研究紹介 (ディープラーニングを中心に)
    • 敵対的生成ネットワークを用いた医用画像データの前処理技術
    • 顕著性マップを用いた医用画像データの前処理技術
    • セマンティックセグメンテーションを用いた医用画像データの前処理技術
    • 医用画像データに適用可能なスパースコーディング技術
  4. ディジタルトランスフォーメーション (DX) 時代に求められる研究開発
    • 数理・データサイエンス教育研究と医療DX
    • 360度カメラ画像とクロスリアリティの活用と医療DX
  5. 前処理技術のコツとディープラーニング精度の向上に向けて、総合討論とプロジェクト事例

第2部 少ない教師データを用いた高効率解析を実現するためのメソッド

(2023年1月11日 14:15〜16:00)

　AI学習を効果的に行うには、ビッグデータと対応する教師ラベルが重要である。一方、医療に対するAI活用の期待は大きいものの、大量の教師データが得にくい分野でもある。様々な臓器や疾患の種類、検査装置によって取得されたデータに対して頑健なAI診断システムを構築すには十分な教師データが必要であるが、倫理審査、教師ラベル付与の労力どの点で収集が難しい。したがって、限られた教師データから得られる情報を可能な限り活用して性能の高いAI学習を行う方式が重要である。
　本講演では、主に胸部画像を対象にした事例をもとに、様々な学習方式の解説を行う。

  1. 教師データ収集の問題点
    • 教師あり学習と教師なし学習
  2. 少ない教師データに対応するための様々な方式
    • 「教師なし学習」と胸部CT画像の分類
    • 「自己教師あり学習」と胸部CT画像の分類
    • 「ドメイン変換」による異なる施設の画像特徴の自動調整
    • 教師なしドメイン変換
    • 半教師ありドメイン変換
    • 胸部CT画像および甲状腺組織画像 (HE染色画像) の分類
    • 「異常検知」による異常データの収集コストの軽減
    • 複数の深層学習モデルを組み合わせた異常検知方式
    • 半教師あり学習型異常検知方式
    • 「転移学習」による学習の効率化
    • 医療画像における転移学習の事例
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講師

  • 河畑 則文 氏
    コンピュータイメージングラボ コンピュータイメージング研究部門
    代表
  • 間普 真吾 氏
    山口大学 大学院 創成科学研究科 工学系学域 知能情報工学分野
    教授
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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