| 日 時 | 2018年05月08日(火) 16:00 より 17:00 まで |
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| 講演者 | 瀧 雅人 |
| 講演者所属 | 国立研究開発法人理化学研究所 数理創造プログラム |
| 場 所 | 生理学研究所（明大寺地区）4階462号室 心理生理学研究部門内カンファレンス ルーム |
| お問い合わせ先 | 近添淳一（生体機能情報解析室） |
| 要旨 |
深層学習の進展により、さまざまなタスクの自動化が進んでいる。医療はデータが画像形式をとることが多く、そのため中でも深層学習の応用が飛躍的に進みつつある。本研究では、これまで病理医が行なっていた画像診断を高精度で自動化する手法について紹介する。U-Netと呼ばれるニューラルネットをベースに、深層学習技術をさまざまに組み合わせることで、中規模のデータでも高い性能が実現可能となる。具体例としては、乳がんの病理部位の顕微鏡画像から、ピクセル単位でガンの部位を特定する話を主に紹介する。この研究は村田正樹氏（東京大学医学系研究科）と小川典明氏（大阪大学医学部）との共同研究に基づく。 |
