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. Bringing the lofty ideas of pure math down to earth 崇高な理念を現実へ、 物理学者が学び直して感じた 「数学」を学ぶ意義
  2. Promotion Innovators Under 35 Japan × CROSS U 無料イベント「U35イノベーターと考える研究者のキャリア戦略」のご案内
  3. The 8 worst technology failures of 2024 MITTRが選ぶ、 2024年に「やらかした」 テクノロジー8選
  4. Google’s new Project Astra could be generative AI’s killer app 世界を驚かせたグーグルの「アストラ」、生成AIのキラーアプリとなるか
  5. AI’s search for more energy is growing more urgent 生成AIの隠れた代償、激増するデータセンターの環境負荷