Deep Learningによる画質改善の今と未来

セミナー

第61回日本核医学会学術総会／第41回日本核医学技術学会総会学術大会
ランチョンセミナー『Deep Learningが魅せるPET/CT画像の世界』

開催日・場所

2021年11月5日　名古屋国際展示場

座長

伊東克能（山口大学大学院 医学系研究科 放射線医学講座）

演者

桐生　茂（国際医療福祉大学 放射線医学講座）

左：［演者］桐生　茂（国際医療福祉大学 放射線医学講座）
右：［座長］伊東克能（山口大学大学院 医学系研究科 放射線医学講座）

Deep Learning

はじめにDeep Learningの歴史を概観すると、人工知能の概念は1950年頃にはすでに登場していたが、機械学習（Machine learning）が現れてきたのは1980年頃になる。

その後、2010年代に入ってから機械学習の一部としてDeep Learningが登場し、特に画像を扱う分野、たとえば医学では病理や放射線で応用され大きく発展してきている。

画像研究において、Deep Learning以前の従来の機械学習では、画像特徴を人間が与える必要があった。たとえば腫瘍であれば周辺が不整であるなどの画像特徴を与え、アルゴリズムがそれをもとに学習して判断する。

ところがDeep Learningでは画像からアルゴリズムが直接自律的に学習して情報を得ていく。この画像特徴の抽出を必要としないプロセスは人間の視覚に似ていると言われている。