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消化器内視鏡領域で、AI技術を用いた病変検知や分類が可能になっているが、その学習のためには、膨大な労力を要する。そのため、AIモデルの学習を省力化したり、自動化したりする技術が求められる。本研究では、内視鏡画像AIの教師データを、自動的に生成するための、複数の技術について基礎研究した。１．内視鏡画像と病理組織学的結果のPDD（光線力学的診断）を用いた自動アノテーション。２．内視鏡画像の自動部位判定に関するAIモデルの研究。３．内視鏡画像と内視鏡操作の関連を出力するモデルの研究。これらの研究により、自動的、もしくは効率的に再学習を行うための教師データ生成を可能とする基礎技術の成果を得た。
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