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少ないデータで学習可能な物体検出技術を開発
富士通研究所は、京都大学大学院医学研究科と共同研究を行っている。その1つにAIによる腎臓病の診断支援... 富士通研究所は、京都大学大学院医学研究科と共同研究を行っている。その1つにAIによる腎臓病の診断支援がある。今回の研究成果を用いて、腎生検画像からの糸球体の検出を行った。50枚の正解データ付き画像で学習した従来の物体検出用ニューラルネットワークと、これに加えて正解データのない450枚の画像を活用する今回の技術を用いて検証した。この結果、人間と同等の見逃し率10%以下という条件下で、新技術を用いると27%の精度を達成した。この数値は従来方式の2倍以上だという。 富士通研究所と京都大学大学院医学研究科は今後、糸球体の検出を応用した腎臓の定量的な評価方法の実現に向けて研究を続ける。富士通研究所は今回の研究成果を、製造ラインにおける異物の検出、異常箇所の発見などにも適用可能だとみている。 富士通は、「Zinraiプラットフォームサービス」を支える学習モデル構築技術として、今回の研究成果を2018年