信州医誌，69⑴：27～36，2021

綜説

深層学習の基礎と腹部画像診断への応用
小松大祐

信州大学医学部画像医学教室

Basics of Deep Learning and Application to Abdominal Diagnostic Imaging
Daisuke Komatsu
Department of Radiology, Shinshu University School of Medicine
Key words : diagnostic imaging, computed tomography, magnetic resonance imaging, artificial intelligence,machine learning, deep learning
画像診断，CT，MRI，人工知能，機械学習，深層学習

いた自験例をお示しする。

Ⅰ はじめにⅡ

医用画像の分析と解釈は，放射線科医の基本的な業人工知能務とされてきたが，これらのタスクを効果的にコン人工知能は，通常人間の知能を必要とするタスクをピュータで自動化することは歴史的に困難であった。

実行するシステムを作成するコンピュータサイエンス

しかし最近，深層学習（ディープラーニング）と呼ばの分野である。これは，多種多様な領域や技術を包括れる手法を使用したコンピュータサインスの研究者が，する広義の用語となる。本稿では，機械学習の一種と画期的なパフォーマンスの向上を実証した結果，画像して，両者に共通する概念を解説するとともに深層学分類，物体検出，言語解析，音声認識などの様々な領習に焦点を当てる（図１）。

域で応用が進んでいる。

Ⅲ

非医療領域の画像に対する畳み込みニューラルネッ

機械学習

トワーク（Convolutional Neural Network : CNN）を

機械学習は人工知能のサブフィールドであり，明示使用した深層学習の成功は，医療画像の自動分析に発的なプログラミングではなくデータからパターンを学展する希望をもたらしている。最近，これらの深層学習することによってタスクを実行するようにトレーニ習アルゴリズムは，マンモグラフィでの乳がんの検ングを行う。

1）2）

出 ，胸部 CT による間質性肺疾患の分類 ，磁気共3）従来の機械学習では，各領域の専門家が対象となる鳴画像（MRI）による脳腫瘍セグメンテーション なデータの特徴を識別し抽出を行った後に，統計的手法どのいくつかの医療画像を用いた臨床研究の報告がみを使用して，これらの特徴量に基づいて対象データのられている。

分類や回帰を行う（図２）。

本稿では，人工知能の主要な用語の解説から，従来例えば，画像を分析する目的で，画像処理の専門家のルールベースのシステムから深層学習に至る歴史的がアルゴリズムをプログラムして，入力画像をエッジ，な経緯を確認するとともに，ニューラルネットワークグラデーション，テクスチャの基本要素に分解する。の基本構造と畳み込みニューラルネットワークアーキ

次に，特定の画像におけるこれらの特徴量の統計学的テクチャ，深層学習のための技術およびデータの条件，に分析して，画像の分類または解釈を行う。

その評価方法について説明する。また，深層学習を用
別刷請求先：小松大祐
松本市旭３-１-１〒390-8621

信州大学医学部画像医学教室

E-mail : kdaisuke1981@yahoo.co.jp

No. 1, 2021

ただし，多くの複雑な画像分類タスクの場合，機械学習アルゴリズムに最適な特徴量を抽出する方法は，専門家でも通常はわからない。 したがって， コンピュータシステムが，望ましい出力結果を得るために
27

小松祐

図１ 人工知能と機械学習，深層学習の概念

図２ ルールベースシステム，機械学習，深層学習の違い

は，人為的に選択された特徴量を学習するだけでなく，算が可能となるコンピュータハードウェアの出現，イ特徴量自体を抽出し，学習および最適化することが望

ンターネットなどのネットワークシステムの発達によましい場合がある。

る大量のラベル付きのデータが利用可能となったこと，

Ⅳ 深層学習トレーニング技術とアーキテクチャの改善があり，大規模なニューラルネットワークの実装が可能となった。

深層学習は，アルゴリズム自体がデータ構造の階層そして，画像を処理するために，畳み込みニューラルを反映する特徴を抽出し学習を行う。従って，形状，ネットワークとして知られる深層学習のアーキテク

病変，臓器などのより複雑な特徴の構成要素として単チャが主流となった。

純な特徴量（強度，エッジ，テクスチャなど）を抽出

2012年の国際画像分類コンテスト（the ImageNetおよび学習することにより，end to end のアプローチ

Large Scale Visual Recognition Challenge）で優勝しおよび画像の構成的性質を活用することが可能となる。

たチームが，畳み込みニューラルネットワークを使用Ⅴ 歴史的経緯し，従来のコンピュータービジョン技術と比較して驚くべきパフォーマンスを示したことにより，大きな注深層学習は，人工ニューラルネットワークの構造を目を集めた。この頃から多層ニューラルネットワーク使用して特徴を符号化している。これは，生物学的を指して，「深層学習」もしくは「ディープラーニング」

ニューラルネットワークを模した構造である。このと呼ぶようになるが，現在，深層学習というと，畳みニューラルネットワークには，1950年代にまで遡る人込みネットワークを使ったものが大多数を占めている。

工知能の長い歴史が存在している。1980年代に，誤差逆伝播法と呼ばれる方法に基づいてニューラルネットワークをトレーニングする体系的な方法が開発されⅥ

ニューラルネットワーク

脳では，ニューロンが化学的および電気的シナプスた 。ただし，深い多層ニューラルネットワークのトを介して情報を交換する。電気化学信号はシナプス領

レーニングの成功は，根本的な最適化問題の難しさ，域から樹状突起を通って細胞体に向かって伝播し，特およびその初期のコンピューティングハードウェアの定の興奮閾値に達すると，細胞はその軸索を介して隣限界によって制限されてしまった。

接するニューロンとのシナプスに向かって活性化信号4）

その後もニューラルネットワークは何十年にもわを放出する。複雑な信号でもニューロンのネットワーたって研究されてきたが，近年，安価で強力な並列計クによって表現することができる。例えば，視覚皮質28

信州医誌69深層学習の基礎と腹部画像診断への応用

図３

人工ニューロンの構成のニューロンの階層は，独立した視覚受容体からの信号を組み合わせることでエッジを検出でき， 人工ニューラルネットワークは，この生物学的プロセスから着想を得ている。
人工ニューラルネットワークの基本単位である人工ニューロンまたはノードは，生物学的ニューロンに見られる基本的なメカニズムを模倣したモデルであるパーセプトロンというシンプルな基本単位で表される。
このパーセプトロンにより，特徴のセットを入力し，それぞれに対応する重みを掛ける。重み付けされた特徴は合計され，非線形の活性化関数に渡されることとなる（図３）。

図４

人工ニューラルネットワーク

複数のパーセプトロンを重ねることにより，多層パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークニューラルネットワークは，各ノードの重みとバイアーキテクチャを構成すると，非常に複雑な非線形関アスで構成されるパラメータを調整することによって数を表現することが可能となる。これらの多層パーセトレーニングされており，最新のニューラルネットプトロンは，通常，複数のニューロンを組み立てて層ワークには数百万のパラメータが含まれている。

を形成し，これらの層を積み重ねて，１つの層の出力ニューラルネットワークを使用して，入力から予測をを次の層の入力へと接続することによって構築されて取得するプロセスは，順伝播と呼ばれる。入力層からいる。深層学習の「深い」という部分は，多層パーセ出力層までの各層の各ノードにおいて，活性化関数をプトロンの多層アーキテクチャを指している（図４）。

適用し，非線形変換を行うことにより，活性値を順次最初の層は入力層と呼ばれ，個々のピクセル強度な計算する。分類タスクの設定では，通常，出力層の活どの入力データを表す。出力層は分類結果などの出力性化において，実数のベクトルを確率分布にマップす結果を生成する。多層パーセプトロンの中間層は，直る正規化関数であるソフトマックス関数を使用する。

接的な結果を見ることはできないが，推論プロセスでランダムな初期構成から始めて，パラメータは勾配役立つ入力フィーチャの中間表現を計算する。複数の降下と呼ばれる最適化アルゴリズムを介して調整され層を積み重ねることにより，ディープアーキテクチャる。これは，トレーニングデータセットで適切に機能の構成力により，入力データを複雑な構成の階層としするパラメータのセットを見つけだすアルゴリズムでて表現する。結果的にニューラルネットワークは抽象ある（図６）。予測が特定のデータサンプルから計算的な概念に基づいて決定を下すことができる（図５）。

されるたびに，予測の不正確さを定量的に測定する損No. 1, 2021

29

小図５

松祐

ニューラルネットワークにおけるソフトマックス関数

図６

学習アルゴリズムと勾配降下法

失関数によってネットワークのパフォーマンスが評価

ニューラルネットワークは，畳み込み演算で画像のすされる。

べての部分に各特徴検出器を渡すことにより，これら次に，ネットワークの各パラメータは，損失を最小の変動にロバスト性をもたらすことができる。そして，にする方向に少しずつ調整される。これは逆伝播と呼各特徴検出器は，その直接の入力で局所特徴を検出すばれるプロセスとなる。メモリの制限とアルゴリズムることに限定される。したがって，畳み込みニューラ上の利点により，パラメータの更新は，各反復でラン

ルネットワークは自然画像の構成構造を利用するため，ダムに選択されたトレーニングデータのサブセットか画像内のオブジェクトのシフトや変形がネットワークら計算される。これが確率勾配降下法と呼ばれる最適全体のパフォーマンスに大きな影響を与えることがな化方法である。このトレーニング手順がトレーニング

くなる。これらは，畳み込み，活性化関数，プーリンデータセットの各サンプルに対して複数回実行される

グ，ソフトマックス関数などのコンポーネントに基づと，パラメータはモデルの精度を最大化する値に近づく効率的なモデルアーキテクチャで，画像分類などのくこととなる。

複雑なタスクに対処することができる。

Ⅶ 多層パーセプトロンと畳み込みニューラル
ネットワーク

Ⅷ

畳み込み

入力イメージへの局所的な近傍フィルターおよび多層パーセプトロンは，対象となるオブジェクトのカーネルの線形適用の例を示す（図７）。これが画像形状， 方向， および位置が変化する画像では， パの鮮鋭化や平滑化などの一般的な画像フィルターの仕フォーマンスが低下してしまう。 一方， 畳み込み組みである。

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深層学習の基礎と腹部画像診断への応用

図７

特徴を表すフィルターは，通常，重みの小さなグリッド（３×３など）によって定義される。入力にｎチャネル（たとえば，異なるカラーチャンネル）がある場合，フィルターのサイズはｎ×３×３になる。

畳み込みして評価する6）7）。
Ⅹ プーリング
プーリング（またはダウンサンプリング）操作は，抽出される特徴は画像のどこにでも発生する可能性

特徴として重要な情報を残しながらも，元画像を縮小があるため，フィルターの重みはすべての画像位置でする。特徴マップの活性化の結果が，より低解像度の共有される。したがって，画像の特徴をより少ないパ特徴マップにグループ化され，情報が「削減」されるラメータでモデル化できるため，モデルの効率が向上すこととなる。プーリングの一般的な形式は最大プーリる。通常，各層に対して複数の異なる畳み込みフィルングである。これは，プーリング領域内の最大の活性ターが学習され，多くの異なる特徴マップが生成される。

化部分を低解像度の機能マップに伝播する。連続したⅨ 活性化関数
ディープニューラルネットワークの主要な構成要素としては，活性化関数，つまりたたみ込みなどの線形演算の出力に適用される非線形関数が挙げられる。こプーリング操作の結果，マップの解像度は徐々に低くなるが，対象の構造に関する情報は更に豊富となる。
Ⅺ 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network : CNN）

れらを積み重ねることにより，入力を線形分類器に初期の畳み込みニューラルネットワークは，脳の第よって線形に分離可能な表現にマッピングすることが１次視覚野に見られる単純型細胞（simple cell）と複可能となる。活性化関数は，生物学的ニューロンの基雑 型 細 胞（ complex cell ） に 似 た 性 質 を 持 た せ た ，本的な動作に関する観察から発想を得ている。ニューニューラルネットワークであるネオコグニトロンに触発

ラルネットワーク層での活性化関数の役割は，一部のされたものであり，視覚的なパターン認識を可能とした。

特徴を出力に渡すことができる選択関数と言える。初畳み込みニューラルネットワークは，入力の近くで期には，シグモイド関数と双曲線正接関数が使用されは，カーネルによってキャプチャされた局所的な特徴5）ていた 。今日，殆どの畳み込みニューラルネットのみを考慮するが，ピクセル間の遠い相互作用は弱い

ワークは中間層（隠れ層） に正規化線形ユニットように見える。また，表現の層が深いほど，プーリン（ReLU）を使用している。この活性化関数は，正のグにより特徴の空間位置の特性が粗くなってしまう。

入力に対して完全に線形であるが，負の入力をゼロとしたがって，これらのより深い層のカーネルは，更にNo. 1, 2021

31

小図８

松祐

畳み込みニューラルネットワーク

大きな空間スケールに対する特徴を考慮している。

ケーリングされる。多くの場合，非常に大きなデータ畳み込み層と活性化関数は特徴マップを変換し，セットを活用してパフォーマンスを向上させることがプーリング層は空間解像度を低下させる。分類のためできる。大量のデータが望ましいが，高品質のラベルに訓練された典型的なネットワークでは，ネットワー付きデータを取得するには，コストと時間がかかる点

クの出力近くの粗い特徴表現は，全結合層を介してベが大きな問題となる。

クトル形式に変換されることとなる。全結合層では，データ拡張は，小さなデータセットのサイズを人為

各ニューロンは前の層のすべてのニューロンに接続さ的に拡大するために使用できる。ラベル割り当ての適れる。全結合層により，画像のコンテンツ全体を推論切性を失わず，ランダム変換をデータに適用する。画することができる。分類タスクの場合，ニューラル像に適用できるランダム変換には，反転，回転，移動，ネットワークの出力ノードは，各クラスの非正規化対ズーム，傾斜，変形などがある。したがって，データ数確率のベクトルと見なすことができる。最終層のソ拡張により，元のデータセットからの画像のバリアンフトマックス関数を使用して，ニューラルネットワー

トが作成され，深層学習モデルに提示される画像のトレクの出力を正規化し，クラス確率のカテゴリ分布をパーニングデータセットのサイズが拡大されることとなる。

ラメータ化できる（図８）。
Ⅻ デ ー タ

利用可能なデータをトレーニングセット，検証セット，テストセットの３つのサブセットに分割すること
は，機械学習の標準的な方法である。トレーニング

機械学習アプローチには，トレーニングに必要なセットは，ニューラルネットワークのパラメータをトデータのタイプが異なる２つのタイプが存在し，教師レーニングおよび最適化するために使用される。このあり学習と教師なし学習に分けられる。教師あり学習

トレーニングでは，トレーニングイメージを繰り返し

では，データセット内の各例にラベル付けが必要とな実行し，エラーを使用してネットワーク接続の重みをる。例えば，肝腫瘍を分類するための機械学習システ調整する。検証セットは，トレーニングプロセス中にムでは，特定の腫瘍画像に「肝細胞癌」というラベルモデルのパフォーマンスを評価するために使用される。

付けを行い，それを教師画像とする必要があるが，現このデータセットは，モデルの選択を実行するために状では多くの場合，人間による手動の作業となる。一も使用する必要がある。モデルのすべてのパラメータ方，教師なし学習では，ラベル付けの必要がないが，が決定したら，テストセットでそのパフォーマンスをその代わりに，モデル自体が見出した規則性に基づい測定できる。このセットは，最終モデルのパフォーマて画像をグループにクラスター化することを目的としンスを報告するために，調査の最後にのみ使用される。ている。
モデルを適切にトレーニングするための適切なデー
タセットサイズは可変であり，タスクの性質と複雑さに依存する。深層学習の方法は量に応じて適切にス
32



学

習

ニューラルネットワークアーキテクチャの設計では，ニューラルネットワークの層の数やユニットの数，正信州医誌

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深層学習の基礎と腹部画像診断への応用

則化の係数など，人間が予め設定しなくてはいけないられている植物学のプロジェクトがある場合，画像を多数のパラメータ（ハイパーパラメータ）を考慮する

1,000カテゴリに分類する AlexNet モデルから重みや必要がある。トレーニングを実行し，全体的な精度を層を活用し，最終的な分類層だけを置き換えることで8）調べて，ハイパーパラメータを調整することとなる 。

実現できる。

適切なデータセットとニューラルネットワークアー



キテクチャを取得したら，モデルパラメータの学習に進むことができる。ここで重要となる機械学習の落と評価方法

深層学習を含む機械学習モデルのパフォーマンスは，し穴は過剰適合（オーバーフィッティング）である。

分類問題においては，すべての予測に対する正しく予モデルは，特定の問題の一般化可能なパターンではな測されたサンプルの比率である正解率（精度）を使用

く，トレーニングセットの特異的な統計的変動を学習して評価される。そして，予測ラベルと真のラベルをしている。過剰適合は通常，トレーニングセットと検報告する混合行列を生成することにより，視覚的に評証セットのモデル精度の分析によって検出される。モ価することができる。

デルがトレーニングセットでうまく機能し，検証セッ

一方，ほとんどの画像が病変（真陽性）もしくは正トでうまく機能しない場合，モデルはトレーニング常（真陰性） である場合は， 正解率に基づいてパデータを過剰適合していると言える。検証データに基フォーマンスを評価するのが困難となる。従って，再づいてモデルを広範囲に評価すると，トレーニング現率（感度，真陽性率），適合率（陽性的中率），Ｆ値データと検証データの両方に適合しすぎる可能性があなどの真陰性を考慮しない評価指標の組み合わせにてる。そのような状態のモデルはトレーニングセットと評価を行う必要がある。

検証セットでは良いパフォーマンスを発揮するが，テまた，正解クラスと予測スコアが与えられたとき，ストセットでは不十分となってしまう。また，パラ各予測スコアを閾値としたときの偽陽性率を横軸，真メータが多すぎると，汎化性能が犠牲となることがあ

陽性率を縦軸にプロットした ROC 曲線の曲線下面積る。モデルが過剰適合している場合は，パラメータの（ROC-AUC）の値に基づいて予測能・診断能を評価数を減らす，データを追加する，積極的なデータ拡張することもある。

を適用する等を検討する必要がある。

ⅩⅥ 深層学習の医療画像への適用

 転移学習ディープラーニングは，写真などの自然画像に関連

転移学習は，既に学習されたモデルを，他の類似タスクのモデルを学習するために使用する深層学習アプするタスクで，効果的なパフォーマンスを発揮した。
この手法は，現在医療画像へと適用が進んでいる。

ローチである。転移学習を用いたネットワークは，深一般に，畳み込みニューラルネットワークを用いた層学習モデルをゼロから学習させるよりも迅速で簡便実用的なシステムを構築するためには，大量の教師画に使用することができるため，この転移学習のアプ像が必要となる。したがって，深層学習法による教師ローチは一般的に，物体検出，画像認識，音声認識等あり学習を行う場合，ラベル付けされた医用画像デーで使用されている。

タセットを大量に取得する必要があり，さらに，バラ転移学習が利用される主な理由は，すでに大規模なンスの取れた代表的なトレーニングデータセットを組データセットで学習されているモデルを利用して，比み立てることは，臨床診療で遭遇する広範な病的状態較的少ないラベル付きのデータからモデルを学習するを考えると困難な場合がある。

ことができる点，学習時間と計算リソースを大幅に削

ラベル付けされた画像の不足を解決する一般的な戦減できるため，新しいモデルの学習に必要な多くのエ略は，上述した転移学習を行うことである。そこで，ポック（全データセットを使用した１トレーニングサ

我々の教室では，転移学習を利用することにより，腹イクル）数が少なくて住む点が挙げられる。

部 CT および MRI 画像の分類タスクに深層学習を適

転移学習は，物体認識などに適していて，AlexNet

9）10）や GoogLeNet などの事前学習済みの様々なモデル用し，その精度を放射線科医の読影結果と比較を行った。
以下では，具体的に研究事例を紹介する。

をベースとして，一般に使用することができる。例えば，花の分類タスクにおいて，利用可能なデータが限No. 1, 2021

33

小松

ⅩⅦ 腹部画像診断への応用

祐

けないことが明らかとなった。
この結果から，呼吸性変動を避けることができない

現在，肝腫瘤性病変の画像診断においては，超音波

腹部画像診断において，位置ずれのない画像データを検査，CT，MRI などの種々の画像検査が行われてお用意する煩雑な作業の不必要性が明らかとなり，CNNり，病理学的診断の経ずに，画像診断を診断根拠としの転移学習による診断能向上の可能性が示された。て治療方針が決定されることが多いという特徴がある。

なお本研究の詳細は，International Journal of Com-

そして，客観的な診断根拠となるダイナミック造影

puter Assisted Radiology and Surgery（IJCARS）に

CT や造影 MRI はその中心的な役割を果たしている。

掲載されている11）。

一方，事前学習済みネットワークを利用した転移学習は，比較的少ない学習サンプルを用いて様々な対象に応用可能である。

また，我々は，転移学習を腹部造影 MRI に適用した研究も行っており，以下に示す。
肝細胞癌は多段階発癌をきたすこと知られており，そこで我々の教室では，事前学習済みの畳み込み

今日では，早期肝細胞癌（early hepatocellular carci-

ニューラルネットワークモデルとダイナミック造影

noma : eHCC）の病理学的診断基準のコンセンサスがCT を組み合わせて，肝腫瘤性病変の診断能について得られている12）。進行肝細胞癌（progressed hepato-検討を行った。また，ダイナミック造影 CT の多時相

cellular carcinoma : pHCC）に対して，予後が良いこ

画像をネットワークに学習させる際の位置合わせにおとが知られているが，通常２cm 以下であることが多いても検討を行った。

い eHCC に対する生検は困難であり，外科的切除に当施設において肝切除が施行され，病理組織学的による生存期間延長への寄与は乏しいとの報告13）もある。

肝原発悪性腫瘍と診断された連続215例の術前の３相従って，画像診断により eHCC と pHCC を区別するダイナミック造影 CT（DCE-CT）を入力データとしことは臨床的に重要である。また，肝胆道造影剤を使て使用した。呼吸運動を補正するために，３相ダイナ用した MRI は，eHCC と pHCC を区別するための有ミック造影 CT 画像（造影前，造影早期相，造影後期用なモダリティではあるが，転移学習を用いた深層学習相）を放射線科医による手動で厳密に位置合わせをにより，eHCC と pHCC を鑑別した報告はない。そ行った。これらを入力画像とし，各々，青，赤，およこで，我々は，MRI での小さな eHCC と pHCC の鑑

び緑の３つのカラーチャネルに割り当てた合成 RGB別について，事前学習済みニューラルネットワークの画像を作成した。次に，画像位置合わせの効果を評価診断能を検討した。

するために任意の程度のピクセルシフト，回転，ス

2008年から2016年の間に術前にダイナミック造影をキューによる３つのカラーチャネルで意図的な位置ず含む MRI を撮像し，切除され病理学的に証明されたれを加えた。作成した合成 RGB 画像を病理組織診断

２cm 以下の肝細胞癌（eHCC で23人，pHCC で23人）による組織型にて，ラベル付けを行って教師データと患者全46人を対象とした。MRI のシークエンスは，し，複数の事前学習済みの畳み込みニューラルネット

T1強調像同位相／逆位相，T2強調像 HASTE／Fast

ワークモデル（CNN）（AlexNet，VGG-16，VGG-19，Spin echo，拡散強調像（ｂ＝800/1000），ダイナミッ

GoogLeNet，Inception-v3，ResNet-50，ResNet-101）

ク造影 MRI（造影前，動脈相，門脈相，移行相，肝を用いて転移学習を行った。組織型診断能については，細胞造影相）の10種類を使用し，対象病変のクロップ

事前学習済み CNN の種別および各種位置ずれの影響

画像を RGB 画像として，最大３つのカラーチャンネを検討した。また CNN の診断能は，一般放射線科医ルに割り当てした合成画像（combined MR Images :（general radiologists : GRs）と腹部放射線科診断専門

cMRIs）を作成し学習及び検証として使用した（図９）。

医（experienced abdominal radiologists : ARs）と比事前学習済みネットワークである VGG-16を転移学較を行った。

習用に使用した（図10）。また，全結合層の FC7まで

GRs および ARs の DCE-CT における原発性悪性肝の学習結果から特徴抽出を行い，この特徴量をサポー

腫瘍の組織学的診断正診率は，それぞれ平均39.1 ％トベクターマシン（SVM）に学習させ分類器としておよび47.9 ％であった。分散分析の結果，診断正診率使用し，eHCC と pHCC の分類を行った結果も検討

は事前学習済み CNN のタイプの影響を大きく受けるを行った。

が，スキュー変形以外の入力画像の不整合の影響は受
34

テストセットでのこれらの分類結果を ROC-AUC
信州医誌69深層学習の基礎と腹部画像診断への応用

図９

図10No. 1, 2021

合成 MR 画像（cMRIs）

転移学習（VGG16）
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小松

祐

を用いて，放射線科医の読影結果と比較した結果，最リズムが簡便かつ効果的な場合もある。そして，転移も高い AUC：0.88を示したのは，転移学習に SVM

学習という手段を選択可能ではあるが，深層学習にはを 組 み 合 わ せ た 群 の T1 強 調 像 同 位 相 ，T2 強 調 像

大量のデータセットが必要となる点は，医療画像への（HASTE），造影 MRI 動脈相（T1I_T2H_Eap）の組適用には大きなハードルとなる。他にも，医療画像のみ合わせであり， 放射線科医の読影結果の AUC：プライバシーに関する懸念，複数の専門家または病理0.89とほぼ同等であった。

診断から正確なグラウンドトゥルースラベルを取得す

転移学習と cMRIs を使用することにより，放射線るための困難性についても克服していく必要がある。

科診断医の診断能に匹敵するという結果が得られた。

しかし，これらの課題が解決された場合，放射線医学における深層学習技術は，放射線科医の行う様々な専ⅩⅧ お わ り に門タスクを支援する可能性を秘めている。そのような昨今の深層学習の発展と様々な領域への適用には目時代が到来したとき，最適な放射線診断や放射線治療覚ましいものがあるが，深層学習がすべてのデータ分には，深層学習に基づくコンピュータ支援技術の概念，析問題に最適な機械学習手法ではない。データが適切長所，限界に精通し，人工知能に使われるのではなく，に構造化されている場合など，従来の機械学習アルゴ人工知能を有効に使うことが重要となるであろう。

文

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（Ｒ 2. 11. 4 受稿）

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