| 研究実績の概要 |
人工知能（AI：Artificial intelligence）に基づく画像識別の分野で広く使用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional neural networks）による画像識別する新技術の一つResidual network（ResNet）を用いて大腸ポリープのコンピューター診断支援システム作成について行った。
合計で127,610枚の画像（腺腫性ポリープを伴う62,510枚の画像、非腺腫性ポリープ（過形成ポリープなど）30,443枚の画像、および健康な大腸の正常粘膜を有する34,657枚）をAIに学習させてから10-fold cross validationによる12,761枚を使用して検証を行い解析中である。
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