ダウン症をAIで識別。少ない学習データでもアプローチはある?(AI×医療)【論文】

   

背景)気軽に受診できない染色体検査

ダウン症は染色体の異常により引き起こされる病気で、身体的成長の遅れ、呼吸器及び聴力障害、心臓病などの合併症が引き起こされる場合があります。そのため、妊娠中や出産後の早期に染色体検査を受ける必要があります。
しかし、この検査を受けるにはいくつかの制約を超える必要があります。例えば、高額な検査料です。金銭的余裕のない家庭は受けることができません。また、遠隔地の医療機関ではそもそも検査設備が導入されていないこともあります。

従来のダウン症の検査に代わって、二次元画像を使ったダウン症の診断が注目されています。従来はサポートベクターマシン(SVM)やk-近傍法(KNN)などの手法で識別が行われていましたが、この手法ではダウン症と判別する顔の特徴を手動で抽出する必要があるため汎用性に乏しいという問題がありました。

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ダウン症を識別するという課題において、実際どのような研究が行われているのでしょうか。中国にある浙江大学のBosheng Qinら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いて二次元画像からダウン症の識別を行うことを試みました。
深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)とは、アルゴリズムに基づいてデータを学習し処理を行う機械学習の中でも、人間の脳を模した形式をとっているAIのモデルです。

テーマ)DCNNを用いたダウン症の識別

まずはBosheng Qinらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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