大腸拡張の判定は、診断や検査精度に直結する重要要素であり、従来は医師や技師の経験に依存していました。本件では、実際の大腸画像を用いて拡張状態を判定するAI開発を担当しました。データのバリエーション設計、アノテーションルール作成、性能評価と改善を通じて、現場で活用できる診断補助の仕組みづくりを支援しました。
課題と対応
課題
- 希望する検知結果でアノテーション基準や作業方法が変わってしまう
- 装置や体位による画像差が大きく、判定基準が曖昧になりがち
対応
- 専門知見を取り入れ、再現性の高いアノテーション手順を整備
- 装置や体位の違いを網羅するデータセットを設計し、モデルを安定化
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 国立研究開発法人国立がん研究センター様 |
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