コンピュータ診断支援システムの研究紹介

概要

近年、医療画像のデータ量は著しく増大している。このため、放射線画像診断医が画像診断に要する労力も増大し、画像診断医不足に拍車をかけている。このような状況下、医師の負担を減らすためには、診断補助システムが有用であると考えられる。今回の研究では、肺結節のCT画像データと放射線科医が作成した診断根拠となる臨床データを用いて、
結節画像を原発性悪性肺結節、転移性悪性肺結節、良性肺結節に分類し、さらにその分類理由を臨床データから抽出するシステムを作成する。方法として、近年研究が盛んなDeepLearningとその他の統計手法を用いることで、予測精度の向上と要因分析を行った。

産業界への展開例・適用分野

CT画像データと臨床データを結合し、同時に分析することで、画像のみから予測する場合より高い予測精度が出せた。
画像データとリレーショナルデータベースが取得可能な分野、例えば、MRIデータと臨床データなどの分析にも応用可能である。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
古屋 俊和	社会情報学専攻	医療情報研究室	博士2回生

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