| 講演名 | 2023-11-14 膀胱癌における内視鏡AI診断のための実画像を用いない事前学習手法 鴻巣 竜之介(産総研/東邦大), 金 原稷(産総研), 池田 篤史(筑波大), 野里 博和(産総研), 中島 悠(東邦大), |
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| 抄録(和) | AIモデルを構築する際に十分な量の学習データを集めることが難しい場合がある．そのような場合，実画像を基にした大規模画像データベースを事前学習した学習済みAIモデルが使われることが多い．しかし，事前学習の過程で使用される実画像には，手作業のアノテーションによるラベルの誤りや，画像がインターネット上から収集されたことによる著作権の問題等が存在している．医用画像を対象としたAIを構築する場合，学習データの透明性がより重要であるため，このような問題を抱えていると診断支援AIの構築に使用する事前学習用データとしては好ましくない．そこで，本研究では，実画像を用いない事前学習手法として，自動生成画像を用いるFormula-Driven Supervised Learning (FDSL)をベースに，対象タスクの膀胱内視鏡画像の特徴に合わせ，2種類の自動生成画像を混合して事前学習を行い，膀胱内視鏡画像を対象にその有効性の検証を行った． |
| 抄録(英) | When developing AI models, it is sometimes difficult to collect sufficient training data. In these cases, pre-trained AI models based on large real-image databases are often utilized. However, manual annotation causes mislabeling and collecting images from the internet can pose copyright issues for these real images. When developing AI models for medical images, transparency of training data is crucial, and pre-training data for diagnosis support AI should not contain such problems. Thus, in this study, this study proposes a pre-training technique without real images. The proposed method combined two types of automatically generated image databases using the Formula-Driven Supervised Learning (FDSL) method, taking into account the features of cystoscopic images related to our target task. Through the experiments conducted with real clinical cystoscopic images, the proposed method achieves to improve its classification accuracy. |
| キーワード(和) | 人工知能 / 深層学習 / 膀胱癌 / 事前学習 / 数式ドリブン教師あり学習 |
| キーワード(英) | artificial intelligence / deep learning / bladder cancer / pre-training / formula-driven supervised learning |
| 資料番号 | MICT2023-34,MI2023-27 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI / MICT |
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| 開催期間 | 2023/11/14(から1日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原口 亮(兵庫県立大) / 田中 宏和(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 杉本 千佳(横浜国大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 大竹 義人(奈良先端大) / 高林 健人(岡山県立大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) |
| 幹事補佐氏名（和） | 原 武史(岐阜大) / 諸岡 健一(岡山大) / 村松 大陸(電通大) / 中山 奈津紀(名大) / 田中 亜実(立命館大) / 李 鯤(香川大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Hara(Gifu Univ.) / Kenichi Morooka(Okayama Univ.) / Dairoku Muramatsu(Univ. of Electro & Comm.) / Natsuki Nakayama(Nagoya Univ.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Kun Li(Kagawa Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 膀胱癌における内視鏡AI診断のための実画像を用いない事前学習手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pre-training without natural images for Cystoscopic AI Diagnosis of Bladder Cancer |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人工知能 / artificial intelligence |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 膀胱癌 / bladder cancer |
| キーワード(4)（和/英） | 事前学習 / pre-training |
| キーワード(5)（和/英） | 数式ドリブン教師あり学習 / formula-driven supervised learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鴻巣 竜之介 / Ryuunosuke Kounosu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所/東邦大学(略称：産総研/東邦大) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/Toho University(略称：AIST/Toho Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金 原稷 / Wonjik Kim |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 池田 篤史 / Atsushi Ikeda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：Univ. of Tsukuba) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 野里 博和 / Hirokazu Nosato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 中島 悠 / Yuu Nakajima |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東邦大学(略称：東邦大) Toho University(略称：Toho Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-11-14 |
| 資料番号 | MICT2023-34,MI2023-27 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | MICT-256,MI-257 |
| ページ範囲 | pp.37-40(MICT), pp.37-40(MI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |