[2K5-OS-1a] 医療におけるAIの社会実装に向けて(1/2)

[2K5-OS-1a-01] 編集可能な医用画像生成

〇小林 和馬^1,2、高見澤 康之³、伊藤 その³、三宅 基隆³、金光 幸秀³、浜本 隆二^1,2 (1. 国立がん研究センター研究所、2. 理化学研究所革新知能統合研究センター、3. 国立がん研究センター中央病院)

キーワード：自己教師あり学習、合成データ、敵対的生成ネットワーク

近年、生成モデルを用いた合成データが注目されている。特に、プライバシーの問題から大規模なデータセットの収集が困難な医用画像において、特定の臨床所見を有する医用画像を生成することでデータセットを補完するといった応用が期待されている。しかし、一般的な敵対的生成ネットワークは、データセット中の最頻値に過適合してしまうといった問題があった。そのため、特定の臨床所見を有する合成データを得るための新規なアルゴリズムが必要であった。本稿では、合成データの生成過程に対してユーザが直接の編集操作を加えることで、臨床医学の専門知をデータの生成過程に直接反映することが可能な画像生成パイプラインを提案する。