Deep Learningセッションに参加して
最近、Deep Learningという言葉をよく耳にする。Deep Learningとは、多層のニューラルネットワークによる機械学習手法を用い、画像の判別などが行う技術である。今回は当院の中田典生先生が座長をするDeep Learningに関するセッションに参加した。始まる前に先生に挨拶し、トイレから戻ったら、写真のように会場に聴講者が入りきらない状態だった（いつも院内で会う度に、人工知能勢い凄いよ～！と言っていたが、まさかここまでとは…）。その中から幾つかの演題を紹介するが、Generating Heatmaps to Visualize the Evidence of Deep Learning Based Diagnosis of Chest X-Raysの演題は24,384人の胸部写真を使用して、胸部X線が正常または異常であるかどうかを予測し、「心筋梗塞」、「不透明」および「胸水」の存在を検出するために、18層深層残存畳み込みニューラルネットワークを作成していた。またNodule Slice Detection Based on Weak Labels of Lung CTの演題は、放射線医のCT読み取り時間を短縮するために、肺結節の迅速なスクリーニングのためのツールとして役立つことを目指す目的で、CTのボリュームデータから肺結節を含むスライスを自動的に識別する方法を提案した。この研究では、肺結節を含むCTスライスの同定において約90%の高い感度および特異性を達成したことを実証していた。以上のように、国内においても人工知能を取り入れた技術は急速に普及する可能性があることを思い知らされた。これからDeep Learningの動向に注目していきたい！
