Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
呼吸器領域において行われる核医学検査の一つに肺血流・換気シンチグラフィがある．肺血流シンチグラフィは，肺の血流の分布を画像化することによって，肺梗塞の原因となる血栓の診断や治療効果，左右の肺血流の分布の異常などを評価するための検査である．これらの画像は，日々大量に生成されるが，診断を行う放射線科医師の不足や業務の効率化のため，人工知能に代表される機械学習手法の必要性が望まれる．本研究では，最適輸送理論及び，グラフ理論を基盤とした，機械学習手法を用いた医用画像分類を行い．従来よりも，高精度かつ高い解釈性を持つシステムの構築を行い，病態分類に合わせた肺血流・換気シンチグラフィ画像の画像分類を行う．
