2023/08/09
受赏
2023年7月28日 金沢工業大学 金道 敏樹教授グループと、金沢医科大学 臨床病理学 山田 壮亮教授との共同研究論文 "病理画像のがんらしさと正常らしさを情報量で評価する情報密度法"(Medical Imaging Technology 2022 年 40 巻 5 号 p. 218-225)が、田中栄一記念賞（MIT誌論文賞）を受赏しました
【研究内容】
我々は、性质の分かっている画像特徴量のそれぞれが「がんである」と「正常である」とを识别する上での情报量をどれほど持っているかに注目する。我々が提案するカルバック?ライブラー情报量の第２项の符号を反転させて得られる识别情报量の大きさは、そのまま判断根拠の强さに対応する。したがって、病理画像の各小领域に含まれる画像特徴量が持つ情报量を全て足し上げれば、その小领域のがんらしさ?正常らしさの判断根拠を定量化できる。右図は、情报密度法と名付けたこの可视化のアイデアを人工知能病理诊断の国际コンペティション颁础惭贰尝驰翱狈16のデータ并びに国内の临床例に适用した结果であり、このアプローチの可能性を十二分に示している。この情报密度法を出発点とし、临床蝉颈诲别から得られた多様な病理画像を使って、情报密度法の改善と拡张を行うことで、判断根拠を医师(病理医)に示すことができる病理画像诊断システムを试作するという本计画の目标を达成できると考えている。
本研究の非常にユニークな点は、「説明可能」を「判断根拠が示された」と読み替える国内外の研究动向の主流に対して、人工知能は人を超えうるという主流の成果を高く评価した上で、主流が内包する読み替えを拒んで、病理画像诊断の分野で正面から「判断根拠」を追求する方向へ最初に舵を切った研究であることといえよう。
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