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工学系研究協力者との共同研究で「肺癌を発生した肺線維症のCT画像」と「長期経過観察をしても肺癌が発生しなかった肺線維症のCT画像」を人工知能（AI）に学習させ肺癌発生のリスクとなり得る肺線維症の画像所見を検出することを目的に研究した．ResNet18をSimSiamのEncoderの部分にを利用したモデルを構築し，潜在空間上に類似特徴量を有する画像が配置されるように設定した．経過で肺癌が発生した領域とその同一部位の過去画像（陽性画像），発癌しなかった領域の経過の画像（陰性画像）を検索画像として，類似画像検索から，発癌高リスク領域の検出は可能であることがわかった．
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