フラッシュ2022年6月3日

• 広島大、食道がんの化学放射線治療効果を予測する機械学習モデル

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  広島大学の研究チームは、食道がんの内視鏡画像から化学放射線療法の効果を予測する機械学習モデルを構築した。入力画像の前処理を工夫することで、予測精度を81％まで高めた。化学放射線療法を開始する前に治療効果を予測できれば、その後の手術が必要かどうかも予測できる。

  研究チームは、広島大学病院で化学放射線療法を受けた98例の内視鏡画像を16層の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で訓練した。入力画像に加工を加えない場合、ラプラシアンフィルターをかけた場合、ソーベルフィルターをかけた場合、ウェーブレットフィルターをかけた場合の4通りで比較したところ、加工なしの場合は予測精度が64％、ラプラシアンフィルターで69％、ソーベルフィルターで71％、ウェーブレットフィルターで81％との結果を得た。

  研究成果は4月、「英国放射線医学ジャーナル（The British Journal of Radiology）」誌に掲載された。今後は実際の臨床での使用に耐えられるよう、精度の向上を図っていくとしている。

  （笹田）

  • 1

• 人気の記事ランキング

  1. Quantum physicists have shrunk and “de-censored” DeepSeek R1 量子技術でDeepSeekを55%小型化、「検閲解除」にも成功
  2. Promotion Innovators Under 35 Japan Summit 2025 2025年のイノベーターが集結「IU35 Summit」参加者募集
  3. Google’s new Gemini 3 “vibe-codes” responses and comes with its own agent グーグルが「Gemini 3」発表、質問に応じて回答形式もAIが判断
  4. Text-to-image AI models can be tricked into generating disturbing images AIモデル、「脱獄プロンプト」で不適切な画像生成の新手法
  5. What is the chance your plane will be hit by space debris? 空からゴミが降ってくる—— 衛星10万基時代のリスク、 航空への影響は？【解説】