研究について
機械学習（教師あり学習）を用いて、糖尿病網膜症の初期に見られる点状出血を眼底写真から検出する研究を、公益財団法人東京都医療保健協会 練馬総合病院様、公益財団法人東京都医療保健協会 医療の質向上研究所様と行っています。医療関連のオープンデータを用い、糖尿病の3大合併症のひとつである網膜症の初期所見について、画像処理と機械学習を活用した診断サポートの有用性を探るものです。
2015年9月29日 日本医療情報学会「医用知能情報学研究会」・人工知能学会「医用人工知能研究会 (SIG-AIMED)」合同研究会にて「機械学習による眼底写真に見られる糖尿病網膜症病変の検出」と題し、発表しました。
プロセス
1. 専門医による教師データの作成
専門医により出血部のマーキングを行います。
ISP開発の専用ツールによる病変部分のマーキング画面
2. 学習前処理
教師データである画像に対し、より効率的に学習を進めるための前処理を行います。
教師データの学習前処理
3. 学習の実施
教師データによる学習を行い、検出器を生成します。
4. 検出器の評価
検出器にて、評価データの病変検出を行い、適合率と再現率により結果を評価します。
病変検出の例
ISPは、全てのプロセスにおいて画像処理と機械学習の知見、そしてソフトウェア開発力を生かして研究を推進。（１）専門医に機械学習の教師データとなる眼底写真への病変箇所のマーキングを依頼するにあたっては、当該作業を効率的に行うことができる専用の画像処理ツールを開発しました。本題のデータ解析においても、（２）（３）で的確に病変の特徴を抽出するための画像処理と機械学習の手法検討を行い、（４）の評価結果をふまえた改善検討を行っています。機械学習によるアプローチでは、このプロセスを繰り返し、検出精度の向上を図ります。
ISPは今後も、医療分野におけるAI活用の研究を推進していきます。
2015年9月29日
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