糖尿病性足潰瘍の画像解析における大規模言語モデルとビジョンモデルの統合的アプローチ
大規模言語モデルとビジョンモデルを統合したマルチモーダルアプローチにより、糖尿病性足潰瘍の画像を正確かつ効率的に転写し、臨床医の遠隔医療支援に貢献する。
前壁STEMIの後に遠隔心筋が機能低下を示す地域収縮期周径ひずみ
前壁STEMIでは、梗塞領域や境界領域だけでなく、遠隔心筋においても収縮機能が低下する。
心臓CTアンギオグラムから年齢およびその他の非画像変数との関係を supervoxel ベースで調査する手法
心臓CTアンギオグラムの局所的な形態および組織密度の変化と年齢との関係を明らかにする。
新しい特徴マップ強化フレームワーク「RS-FME-SwinT」: カスタマイズされたSwinTと残差学習、空間CNNを統合し、モンキーポックス診断に活用
提案するRS-FME-SwinTは、カスタマイズされたSwinTと残差学習、空間CNNを統合することで、モンキーポックス診断のための多様な特徴を効果的に学習する。
遺伝子発現予測のための深層回帰モデルの評価
WSIから直接遺伝子発現プロファイルを予測するための深層回帰モデルの設計と評価に関する重要な知見を提供する。単一のモデルで全20,530遺伝子を同時に回帰することが、計算効率的かつ強力なベースラインであることを示す。
パーキンソン病における多様なモーター障害アセスメントの画像解析
本研究は、パーキンソン病患者の多様な運動症状を正確に予測するために、画像データと非画像データを統合的に分析するGAMMA-PDモデルを提案する。
国立がん研究所のイメージングデータコモンズにおける乳がん、脳腫瘍、肝臓がん、肺がん、前立腺がんのコレクションに対するAI生成アノテーション
国立がん研究所のイメージングデータコモンズにおける11のがんイメージングコレクションに対して、nnU-Netモデルを使用してAIアノテーションを生成し、一部の結果を放射線科医が確認・修正した。これにより、がんイメージング研究とアルゴリズム開発を支援する包括的で正確なアノテーションデータセットが提供された。
多モーダル深層学習モデルを用いた甲状腺結節の過剰治療の削減
多モーダル深層学習モデルを用いることで、分子検査単独に比べて偽陽性を減らしつつ高い感度を維持できる。これにより、不確定な甲状腺結節を持つ患者の不要な外科手術を削減できる可能性がある。
小児高度近視患者の網膜血管形態の完全自動AI解析
小児高度近視の進行に伴い、網膜血管の幾何学的パラメータ、特に血管角度に顕著な変化が見られる。
医療用基盤モデルの低ランク知識分解
医療用基盤モデルを複数の軽量な専門家モデルに分解することで、特定の医療タスクに対する性能を向上させつつ、リソース消費を削減する。
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