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| ラベルなしデータ学習で胎児心臓スクリーニング技術に進展 |
東京, 2019年7月26日 - (JCN Newswire) - 理化学研究所（理研）革新知能統合研究センター（AIP）がん探索医療研究チームの小松正明研究員、理研AIP-富士通連携センター（注1）の原裕貴副連携センター長（株式会社富士通研究所代表取締役副社長）、昭和大学医学部産婦人科学講座の松岡隆准教授、国立がん研究センター研究所がん分子修飾制御学分野の浜本隆二分野長らの共同研究グループ※は、超音波検査に人工知能（AI）技術を適用する上で、大きな課題の一つである「影」の検出に関して、効率的な新技術を開発しました。
本研究成果により、超音波画像に映り込んだ影が異常検知に与える影響を自動的に評価できるようになり、胎児心臓超音波スクリーニング技術（注2）の臨床応用に向けた研究がさらに前進しました。
超音波検査では、超音波ビームが骨などの構造物に反射し、それより遠い場所の画像情報を取得できないために、その箇所が影として映ることがよくあります。これは「音響陰影」と呼ばれ、画像の質を劣化させるだけでなく、検査そのものの精度を著しく低下させる最大の原因です。
今回、共同研究グループは、機械学習（注3）の一つである深層学習（ディープラーニング）（注4）によるラベルなしデータ（注5）での学習により、影を自動検出する新手法を開発し、従来手法に比べて高精度に影を検出できることを確認しました。また、本手法は、ラベルなしデータで学習することから、技術を実装する労力が大幅に削減されるというメリットがあります。
本研究は、医用画像へのディープラーニング技術適用に関する国際学会であるMIDL 2019（the 2nd International Conference on Medical Imaging with Deep Learning）で発表（7月10日付け：日本時間7月10日）しました。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/07/26.html
概要：富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
トピック: Press release summary
Source: Fujitsu Ltd
セクター: Electronics, Cloud & Enterprise
https://www.acnnewswire.com
From the Asia Corporate News Network
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