[1N3-GS-10] AI応用：医療/臨床への応用Ⅰ

[1N3-GS-10-01] 眼底画像の年齢推定モデルに対するDiDAとGrad-CAMの注目領域の比較

〇堀越 健司¹、綾塚 祐二¹、安川 力² (1. 株式会社クレスコ 技術研究所、2. 名古屋市立大学大学院 医学研究科 視覚科学)

キーワード：説明可能なAI、回帰問題、眼底画像

人工知能を用いて眼底画像から実年齢を推定することができることが知られているが、臨床的にどこを見て判断すれば良いかは不明確である。また、機械学習モデルがどの部分から実年齢を推定しているかも明らかになっていない。人工知能がどの部分から推論を行っているかを解釈するための手法として Grad-CAM などが知られており、我々も DiDA という手法を開発している。これらの研究の多くは物体検出や分類を扱っており、年齢推定のような回帰問題に関する研究は少ない。本稿では、Grad-CAMとDiDAの各手法を眼底画像からの年齢推定に適用し機械学習モデルがどの場所から実年齢を推定しているかを明らかにすることを試みた。Grad-CAM及びDiDAを適用した結果の比較も行ったところ使用した約8割の画像で同様な場所に反応が見られた。共通の反応が見られた場所は、DiDAではマスクすると推定年齢が下がる部分であり、機械学習モデルはこれらの部分を実年齢を高く推定する要素として捉えていることが示唆された。