C01

人工知能/計算機に思考させる

Artificial intelligence

ITによる新しい医療支援

Innovative aids for medicine through IT

医療ビッグデータクラウド基盤構築とAI画像解析研究

Study on cloud platform and AI image analysis for medical bigdata

代表者名

医療ビッグデータ研究センター

Research Center for Medical Bigdata

共同発表者名

所属分野

研究センター

Research Center

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要旨

平成29(2017)年11月に新設された医療ビッグデータ研究センターでは、医療ビッグデータクラウド基盤を構築することと、AIなどの機械学習を利用した画像解析の研究に取り組んでいます。当センターにおけるこの2年半の取り組みの現状と、今後の展望について紹介します。

Founded in November 2017, Research Center for Medical Bigdata (RCMB) has been working on construction of cloud platform for medical bigdata and studies for medical image analysis using machine learning including artificial intelligence (AI). Here we are going to introduce our last two-and-half years activities and what the future might hold for the bigdata and AI.

関連動画

コメント

  1. 吉田 より:

    ポスター左下の表の「ラベル」「アノテーション」とはどのようなものでしょうか?

    1. [NII]医療ビッグデータ研究センター 二宮 洋一郎 より:

      吉田 さま

      ご質問いただき、ありがとうございます。

      深層学習で画像認識を行うために用意する学習画像には、その画像が何であるかを示す印をつけておく必要があります。イヌだけの写った画像を集めて「dog」と名付けたフォルダにまとめ、ネコだけの写った画像を「cat」と名付けたフォルダにまとめたとすると、それぞれ dog と cat がそれらの画像のラベルとなります。このように画像単位で分類し、分類したグループに名前を付けることを「ラベル付け (ラベリング)」と呼びます。ラベル付けした画像を大量に用意して深層学習させると、未知の写真に対して写っているものがイヌなのかネコなのかを判別する画像認識するAIを作ることができます。

      さらに一歩進み、画像の中の特定の領域を抜き出し、その領域にラベル付けしたものがアノテーションです。イヌを連れて散歩している人の写真やネコがキーボードの上に座っている写真の場合、イヌ・人・ネコ・キーボードのそれぞれを囲んで dog/human/cat/keyboard のラベルをつけると、4種類のアノテーションを付与した学習画像ができ上がります。さらに、背景のベンチや液晶モニタなどを囲うと、さらに2種類のアノテーションを得られます。アノテーション付き画像は一枚の画像の中に複数のものが写っている場合の個々の物体認識を行うには必須です。

      学習データをラベルにするのか、それともアノテーションにするのかは、作ろうとする画嚢認識の目的に依存します。X線CT画像から腫瘍や出血を検出するAIを作りたいときは、CT像の中でどこに腫瘍、あるいは出血があるのかを明示した学習データが必要で、この場合はアノテーションを付けます。眼底写真から緑内障や加齢黄斑変性などを鑑別したいときは、それぞれの疾患名のラベルの付いた眼底写真を集めて学習画像とします。

      医療ビッグデータ研究センター
      特任研究員
      二宮 洋一郎