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. Inside the race to find GPS alternatives GPSに代わる選択肢を、 地球低軌道で100倍強い 次世代測位システム
  2. Promotion MITTR Emerging Technology Nite #33 バイブコーディングって何だ？ 7/30イベント開催のお知らせ
  3. Promotion Call for entries for Innovators Under 35 Japan 2025 「Innovators Under 35 Japan」2025年度候補者募集のお知らせ
  4. Why the US and Europe could lose the race for fusion energy 核融合でも中国が優位に、西側に残された3つの勝機
  5. Trajectory of U35 Innovators: Yoichi Ochiai 落合陽一：「デジタルネイチャー」の表現者が万博に込めた思い
  6. What comes next for AI copyright lawsuits? AI著作権訴訟でメタとアンソロピックが初勝利、今後の展開は？