研究課題
１．京都大学の肺結節データベースを用いて，多様性のある肺結節の3次元CT画像の「生成」への取組を継続して行った．まず，このデータベースから1000例の肺結節の3次元CT画像を用い，肺結節の特徴（放射線科の所見）とCT画像を入力とする改変版3D pix2pixのネットワークを訓練（学習）し，肺結節の生成モデルを作成した．次に，上記とは別に100例の肺結節をデータベースから選んで訓練済みのモデルを適応したところ，入力する肺結節の特徴を変更することで，サイズの比較的大きな３cmを超える肺結節を生成することが可能となり，すりガラスの肺結節なども生成することができた．なお，生成された肺結節を放射線科医が視覚評価したところ，生成されたCT画像の質は十分高いとは言えず，この点については課題が残った．２．診断支援システムが実際に臨床現場に導入されたのち新しく収集されたデータを用いてシステムの性能向上を図る，いわゆる「市販後学習（または継続学習）」について検討を行った．収集されたデータをどのように用いて，どうアップデートするかについてモデルの再学習，ファインチューニング，アンサンブル学習などの方法を検討したところ，既存モデルの学習に用いられたベースラインモデルデータと継続学習用データの撮影機器の違いなどに由来する特徴の違いが精度の変化に影響を及ぼすことがわかった．３．医用画像を用いた機械学習のネックとなるラベル作成のタスク軽減のために，半教師あり学習を用いた継続学習についても検討を行ったが，教師あり学習の精度には届かなく，今後より効果的な学習法について検討が必要であることが分かった．４．国内外の学会における学術大会等における招待講演などで本研究に関する解説や研究成果の紹介を行うとともに，国内外の学術誌等でも同様の活動に努めた．
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2022 2021
すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (17件) (うち国際学会 3件、 招待講演 10件)
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