2 0 0 0 OA 文字単位のアテンション機構を用いた胸部X線写真の所見テキスト生成手法
- 著者
- 作花 健也 中山 浩太郎 木村 仁星 井上 大輝 山口 亮平 河添 悦昌 大江 和彦 松尾 豊
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)
- 巻号頁・発行日
- pp.2N3J1302, 2019 (Released:2019-06-01)
医療画像は診断や治療に幅広く利用されているが,読影には高い専門性が必要である.胸部X線写真は患者の状況や重要な情報を把握するための方法として最も普及している方法の一つであり,緊急医療や健康診断など様々な場面で日々大量の撮影が行われている.この結果,専門家へ大きな負担が発生しており,その解決が求められていた.そのため近年,医療画像から自動で所見を生成する研究が行われている.しかしながら,所見には表記方法の揺らぎがあるためクラス分類問題として解くことが困難である. 本稿では,胸部X線写真から表記方法の揺らぎにも対応可能な文字単位での所見生成の手法を提案した.加えて,アテンション機構を用いることで結果の解釈性を高めた.結果として,位置情報を反映した所見生成ができていることを確認し,文字単位での所見生成の有用性を示した.
1 0 0 0 OA 視線データを活用した深層学習による胸部 X 線写真の診断的分類
- 著者
- 井上 大輝 木村 仁星 中山 浩太郎 作花 健也 Rahman Abdul 中島 愛 Patrick Radkohl 岩井 聡 河添 悦昌 大江 和彦
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)
- 巻号頁・発行日
- pp.1H3J1302, 2019 (Released:2019-06-01)
深層学習を活用した胸部 X 線写真の自動診断は現在盛んに研究されている.診断精度を改善するためには,異常と疑われる局所画像を抽出し,深層学習ネットワークの入力とするかが重要である.そこで本研究では,「診断時に医師が凝視している領域を異常と疑われる局所画像として抽出できるのではないか」 という仮説を立てた上で,視線データを基に抽出された局所画像を入力とする深層学習モデルを構築した.その結果,視線データを使用しない場合,または医師訓練を受けていない被験者の視線データを使用した場合に比べて,医師の視線データを使用した場合により高い精度が認められ,視線データの有用性を示した.