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2017/07/26 12:28(水)

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nothumb 今回の研究では、皮膚病の臨床画像をディープラーニングで学習し、メラノーマ(悪性黒色腫)などの皮膚がんをはじめとする複数の皮膚腫瘍を判別する「高精度な画像認識モデル」を開発する。次の段階として皮膚がん以外の皮膚病に適用範囲を拡大し、臨床画像から皮膚病全般の診断をサポートするシステムを開発する。これにより皮膚科専門医の診療支援に役立つことはもとより、皮膚科専門医がいない医療過疎地や専用機器がない環境において、市販のデジタルカメラやスマートフォンで撮影した画像でも診断のサポートができる簡易型診断サポートシステムも構築可能になる。これらのシステムにより、専門医が不足しがちな地方の医療現場における皮膚疾患診断をサポートし、皮膚科専門医の受診が必要な患者さんを早い段階で見つけることで医療レベルの向上に貢献する。
共同研究にあたっては、KCCSは画像認識モデル作成サービス「Labellio」の提供や画像認識システムの構築で培ったノウハウを活かし、システム開発を行う。筑波大学は、日本皮膚科学会の認定主研修施設である筑波大学附属病院皮膚科において20年をかけて蓄積した2万枚を超える膨大な臨床画像データ…
http://venturetimes.jp/venture-news/technology-medicine/24732.html
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