| 今後の研究の推進方策 |
・蛍光像コントラストのデータセット作成
蛍光撮像過程は，励起光の組織内伝搬，蛍光分子の光吸収・発光，蛍光の組織内伝搬からなる．昨年度実装した光伝搬計算と，取得済のPpIX吸収係数・発光量子収率とブタ胃壁に関するサイズパラメータから，組織表面の蛍光分布を計算し，内視鏡による取得蛍光像を生成する．励起光については，蛍光像コントラストが組織深さ1mm周辺で最大となる405nmと505nmのペアを軸に，適応診断で特に重要な0-2mm領域で，平均コントラストが最大となる波長ペアを検討する．GPUサーバーを導入して，効率的に膨大な蛍光コントラスト像と腫瘍組織の学習データセットを作成する．
・深層学習モデルによる3D計測の実証
構築したデータセットを用いて，蛍光像コントラストから腫瘍組織の3D構造を復元する深層学習モデルを構築する．適用診断に重要となる，組織表面から1mm以深で，0.1mmの空間分解能を目標に，モデル選択やパラメータチューニングを行う．構築した深層学習モデルを用いて，腫瘍組織深達マップを生成し，T1a, T1b1, T1b2の分類を実証する．
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