理化学研究所、東北大学との共同研究で医師の判断プロセスに学んだ緑内障の画像診断システムを開発

少数医用画像に対する階層的転移学習による機械学習法
2021.03.03

2021年3月1日 理化学研究所と東北大学の連名による「医師の判断プロセスに学んだ緑内障の画像診断システム -少数医用画像に対する階層的転移学習による機械学習法-」の研究成果(プレスリリース)が配信されました。

=理化学研究所 研究成果(プレスリリース)=
https://www.riken.jp/press/2021/20210301_2/index.html

=東北大学 プレスリリース・研究成果=
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2021/03/press20210302-01-learning.html

=プレスリリース(本文)=
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/newimg/pressimg/tohokuuniv-press20210225_01web_learning.pdf

これは眼底検査装置の光干渉断層計(OCT)で撮影した少数の画像データから緑内障の病態を自動分類する機械学習モデルを構築したものであり、経験豊富な医師でも判断が難しい緑内障の治療方針を決定する際の有用な情報を提示する事に成功したものです。

本研究は、理化学研究所、東北大学と株式会社トプコンの共同研究により実施され、当社からは秋葉正博(R&D本部 上席部長)、安 光州(R&D本部)が参画しております。

*本研究は、科学雑誌『Scientific Reports』オンライン版(3月1日付)に掲載されております。https://www.nature.com/articles/s41598-021-83503-7