核心概念
医療画像診断において、生のシグナルデータを直接深層学習に活用することで、より正確な自動診断が可能になる。
要約
本論文は、医療画像診断における深層学習の現状と課題について分析している。
主な内容は以下の通り:
深層学習は医療画像解析、画像生成、強化に広く活用されている。特に、放射線学、超音波検査、電気生理学の分野で注目されている。
現在の深層学習アプローチは、主に既に生成された医療画像を対象としている。しかし、生のシグナルデータを直接深層学習に活用すれば、より詳細な情報を得られる可能性がある。
生のシグナルデータを直接深層学習に活用することは、現時点では実現が困難である。データ不足、処理能力不足、非標準的なデータフォーマットなどの課題がある。
今後、生データの収集促進、高性能な処理装置の登場、データフォーマットの標準化などが進めば、生データを活用した深層学習による医療診断支援が実現できるようになる。
統計
MRI検査1件あたり約25GBのデータが生成される。
CT検査1件あたり数十MBのDICOM画像データが生成される。
引用
"医療画像診断において、生のシグナルデータを直接深層学習に活用することで、より正確な自動診断が可能になる。"
"生のシグナルデータを直接深層学習に活用することは、現時点では実現が困難である。データ不足、処理能力不足、非標準的なデータフォーマットなどの課題がある。"