胸部(肺癌)CT画像データの機械学習による画像診断の高度化
研究体制
- 【代表者】梁川雅弘（医学系研究科）
- 【代表者】渡邉嘉之（医学系研究科）
- 【代表者】富山憲幸（医学系研究科）
- 【IDS】新岡宏彦
- 【IDS】長原一
- 【IDS】中島悠太
概要
肺癌の3次元CT（computed tomography）画像データから病理組織診断の予測や病理学的浸潤成分による悪性度予測を行う為の人工知能システムを基礎工学部と共同で開発し、また、その画像学的診断能を放射線科医の診断能と比較・検討することで、放射線科医の為の画像診断補助システムの構築に役立て、それらの技術発展を目指す。
これまで
- 医師が読影
- CT画像データ数の増加による医師の負担増加
- 見落としのリスク
- 診断が難しい難症例
データビリティフロンティア機構
- 深層学習による画像診断
- 潤沢な計算リソースを用いて3次元CT画像を扱う
- 診断の高速化
- 従来の画像解析手法との融合
期待される効果
- 医師の負担軽減
- 見落としリスクの低下
- 早期発見
- 人を超える診断成績
- 癌の病理因子、浸潤因子の予測
新岡宏彦
招へい准教授
深層学習による様々なバイオイメージングデータの分類、医療データを用いた診断補助に従事。光学顕微鏡(蛍光顕微鏡、第二近赤外顕微鏡、ラマン顕微鏡など)によるデータベース作成と分類。CT画像やヘルスケアデータを扱う。
長原一
教授
コンピューテーショナルフォトグラフィ、コンピュータビジョンを専門とし実世界センシングや情報処理技術、画像認識技術の研究を行う。さらに、画像センシングにとどまらず様々なセンサに拡張したコンピュテーショナルセンシング手法の開発や高次元で冗長な実世界ビッグデータから意味のある情報を計測するスパースセンシングへの転換を目指す。
