2019 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
18H05301
|
|---|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
|---|
Principal Investigator |
山本 陽一朗 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00573247)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東條 有伸 東京大学, 医科学研究所, 教授 (00211681)
岡田 康志 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, チームリーダー (50272430)
田宮 元 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (10317745)
赤塚 純 日本医科大学, 医学部, 助教 (20637863)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
|
| Keywords | 医療人工知能 / 機械学習 / ブラックボックス / 説明可能性 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、人工知能（Artificial intelligence: AI）の真の医療応用を目指すために、現代AIの特徴であるディープラーニングによる医療データ分類時における医学的なブラックボックス性を克服することである。ディープラーニングは、精度の高い安定した手法として医療分野において浸透し始めている。しかしながら、医療AIの更なる発展に向けていくつかの課題も浮かび上がってきており、今後のAIに求められる重要な要素として説明可能性やその信頼性が注目を集めている。医療のように人命に直結する分野では、結果に対する説明可能性は必須であり、人工知能の真の医療応用を目指す上で、避けては通れない。
本年度は、前年度に構築した機械学習アルゴリズムの改良を行い、実検体の解析を行った。特に、アルゴリズムの汎用性を高める基礎的な研究として、白血病と合わせて固形がんに対する解析を行うなどの工夫を行い、高解像度の画像に対するオートエンコーダーの中間層を利用して人が理解できる画像情報を出力する技術を開発した。また、複数の異なる医用画像を組み合わせて説明可能なディープラーニング技術を適用することで、画像上の疾患の対象に対するディープラーニングと医師の着眼点の違いを明らかにすることができた。これらの基礎的な結果を考慮しながら、マルチモーダルデータに対するディープラーニングに関する解析法の改良を行い、白血病細胞の細胞画像の解析を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
画像のセッティングの調整が長引き、やや遅れが生じている。一方でプログラムの改良については当初の予定よりも順調に進んでいる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルス感染症対策の中で研究を効率良く進めていくため、研究分担者とWEB会議などを積極的に使い連携を取りながら研究を進める。また、研究の遅れが生じている部分については、必要に応じて幅広い検体（固形がんなど）の解析を合わせて行うなどの工夫をすることで研究を推進する。
|
-
[Journal Article] Illuminating clues of cancer buried in prostate MR image: deep learning and expert approaches2019
Author(s)
Jun Akatsuka, Yoichiro Yamamoto, Tetsuro Sekine, Yasushi Numata, Hiromu Morikawa, Kotaro Tsutsumi, Masato Yanagi, Yuki Endo, Hayato Takeda, Tatsuro Hayashi, Masao Ueki, Gen Tamiya, Ichiro Maeda, Manabu Fukumoto, Akira Shimizu, Toyonori Tsuzuki, Go Kimura and Yukihiro Kondo
-
Journal Title
Biomolecules
Volume: 9(11)
Pages: 673
DOI
Peer Reviewed / Open Access
-
[Journal Article] Automated acquisition of explainable knowledge from unannotated histopathology images2019
Author(s)
Yoichiro Yamamoto, Toyonori Tsuzuki, Jun Akatsuka, Masao Ueki, Hiromu Morikawa, Yasushi Numata, Taishi Takahara, Takuji Tsuyuki, Kotaro Tsutsumi, Ryuto Nakazawa, Akira Shimizu, Ichiro Maeda, Shinichi Tsuchiya, Hiroyuki Kanno, Yukihiro Kondo, Manabu Fukumoto, Gen Tamiya, Naonori Ueda and Go Kimura
-
Journal Title
Nature Communications
Volume: 10(1)
Pages: 5642
DOI
Peer Reviewed / Open Access
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
