AIを使った超音波スクリーニングで胎児の心臓の異常を検出(AI×医療)【論文】

   

背景)検査官のスキルと経験に左右されてしまう先天性疾患の検査

近年、深層学習の医療用途への適応に大きな関心が集まっています。米国では実際に60以上のAIを搭載した医療機器が食品医薬品局(FDA)によって承認されており、人間よりも迅速かつ正確に異常や病気を検出する可能性があると発表されています。

先天性心疾患(CHD)は100人に1人が罹患している、生まれつき心臓などに異常を持っている状態です。この疾患は乳児死亡率に大きく影響しているため、産科医による出生前の超音波スクリーニングでの検査が必要です。しかし、検査は手動であるため、検査官の高いスキルと経験が必要です。したがって、常に高いスキルで胎児の心臓超音波スクリーニングを実施できるシステムを開発することが重要です。

超音波スクリーニングによって胎児の心臓の異常を自動検出するという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。東京にある国立がん研究センターのMasaaki Komatsuら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、CNNに基づく通常データのみを使用した教師ありオブジェクト検出のアーキテクチャを提案しました。

テーマ)CNNと異常のないデータのみを使用した教師あり物体検出

まずはKomatsu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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MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

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