フラッシュ2022年3月15日

• 医用画像から臓器の輪郭をAIで自動抽出、広島大が開発

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  広島大学の研究チームは、深層学習を使うことで、医用画像から複数の臓器の輪郭を高精度に自動抽出するシステム「Step-wise net」を開発した。臨床において自動輪郭作成が可能になることで、業務の効率化が図れるだけでなく、放射線治療の精度向上が期待できるという。

  Step-wise netは2段階の学習を実行する。1段階目では輪郭作成の対象となる臓器周辺領域を抽出し、2段階目で抽出した領域内で臓器の輪郭を高精度に作成する。頭頸部の医用画像で同手法を用いて輪郭を作成し、精度を評価したところ、画像変形技術を用いる非人工知能（AI）の手法はもちろん、従来の深層学習を使う方法よりも、すべての臓器で最も精度が高い結果が得られた。

  研究成果は2月6日に国際科学誌「コンピューターズ・イン・バイオロジー・アンド・メディシン（Computers in Biology and Medicine）に掲載された。放射線治療ではCTやMRIなどの医用画像上で腫瘍領域、正常臓器の輪郭を作成する必要がある。また、臨床試験では統一したルールに基づき輪郭作成をする必要があるため、自動輪郭作成ツールの需要は高まっている。

  （中條）

  • 1

• 人気の記事ランキング

  1. China built hundreds of AI data centers to catch the AI boom. Now many stand unused. AIデータセンター 中国でバブル崩壊か？ 需要低迷で大量放置の実態
  2. Promotion MITTR Emerging Technology Nite #32 Plus 中国AIをテーマに、MITTR「生成AI革命4」開催のご案内
  3. AI companions are the final stage of digital addiction, and lawmakers are taking aim SNS超える中毒性、「AIコンパニオン」に安全対策求める声
  4. How 3D printing could make better cooling systems 3Dプリントで製造の制約を解放、高効率な熱交換器が設計可能に
  5. Brain-computer interfaces face a critical test 使用者は世界100人未満、 脳インターフェイスは 本当に実用化できるか？