게시 및 게시 날짜 : 2022/02/18

정확도가 높은 기존의 간극 폐렴을 진단하는 바카라 게임 모델의 세계 최초의 성공적인 개발

-바카라 게임과 인간 지식을 결합한 방법 사용-

National University Corporation Nagasaki University (1-14 Bunkyocho, Nagasaki City, Nagasaki Prefture; Kono Shigeru 회장 : 이하 Nagasaki University) 및 National Advanced Industrial Science and Technology (1-3-1 Kasumigaseki, Chiyoda-Ku, 의장)의 의장; Kazuhiko : 이하 AIST)는 의사의 전문 지식을 바카라 게임의 특징 추출 기술과 결합하여 진단의 기초를 설명 할 수있는 병리학 적 진단을위한 매우 정확한 바카라 게임 모델을 성공적으로 개발했습니다

이 연구 결과는 2022 년 2 월 3 일 (일본 시간)에 발표되었습니다자연Academic Journal Group "현대 병리학"에 등장하기로 결정했습니다

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요약

바카라 게임을 사용한 진단은 다양한 분야에 적용되지만 병리학 적 진단과 같은 의료 분야의 적용을 위해 진단의 성능을 제공하는 것이 중요 할뿐만 아니라 진단으로 이어지는 판단의 기초를 제시하는 것이 중요합니다 현재 바카라 게임 기술 중에서 DCNN (Deep Convolutional Neural Network)이라는 알고리즘은 일반적으로 이미지 인식에 사용됩니다 DCNN은 높은 예측 성능을 제공하기 때문에 종종 "블랙 박스"라고하는 기술이지만, 왜 우리가 답을 얻은 과정을 이해하기는 어렵습니다 따라서 설명 바카라 게임 모델에 대한 연구 개발이 전 세계적으로 수행되고 있지만, 설명과 인식 정확도를 모두 달성하는 것은 일반적으로 매우 어렵고,이를 의료 분야에 적용하면 종종 진단 정확도가 감소합니다

이번에는 Nagasaki University 대학원 의과 대학원, 치과 및 제약 과학 대학원 (연구 프로젝트 대표 : Fukuoka Junya) 및 AIST의 AI Research Center (연구 프로젝트 대표 : Sakamu Hidenori)의 연구팀이 이번에는 AIST의 AIS 리서치 센터 (연구 프로젝트 대표 : Sakamu Hidenori)가 높은 진단을 유지하기위한 새로운 지능 모델을 개발하기위한 새로운 방법을 개발하는 새로운 방법을 개발했습니다 기존의 간질 성 폐렴의 진단 DCNN에서 기능 추출 방법 (관심 지점을 선택하는 방법)에 대한 전통적인 학습은 교사 데이터 (이미지 및 정답 쌍)를 기반으로 수행되었지만,이 방법에서는 의학적 지식이 진단에 영향을 미치지 않는 경험과 전문 지식을 기반으로 획득 한 특징 추출 방법을 사용하여 동일한 Phenomenon을 나타내는 기능을 통합함으로써 바카라 게임의 판단에 반영됩니다 AI 판단과 의학적 지식 사이의 관계를 명확히함으로써 의사는 AI 판단이 적절한 지 여부를 확인할 수 있습니다 팀은이 기술을 사람의 특성과 바카라 게임과 혼합했습니다Manin- 루프 Ex평범한 바카라 게임usingre현재 훈련)로 지명되었으며 병리학 적 진단에 적용됩니다 결과적으로 진단은 어렵고 사망률이 높습니다정상 유형 interstitial pneumonia(※ 1)과 관련하여, 우리는 높은 정확도로 병리학 적 진단을 만드는 바카라 게임 모델을 개발했습니다 바카라 게임 기술의 정확도 지표 중 하나입니다auroc (수신기 작동 특성 곡선 아래의 영역)(※ 2)는 동일한 설명 바카라 게임 모델에 의사의 지식이 포함되지 않은 경우와 비교하여 혼합의 성능이 027 포인트 (약 42%)만큼 개선되었음을 확인했습니다

이 프로젝트는 NEDO (National Research and Development Corporation, New Energy and Industrial 및 Industrial Technology Development Organization)의 "사람들과 진화하는 차세대 바카라 게임을위한 기술 개발 프로젝트"의 일환으로 구현되고 있습니다

 
(※ 1) 정상 유형 interstitial pneumonia
간질 성 폐렴, 폐의 염증성 질환, 특히 빠른 병변과 높은 사망률을 가진 그룹 최근 몇 년 동안, 알려지지 않은 원인의 질병 ( "특발성 폐 섬유증")의 질병을 표적으로하는 항 섬유화 약물이 승인되었습니다 한편, 간질 성 폐렴을 치료하는 데 일반적으로 사용되는 다른 스테로이드 및 면역 억제제는 정상적인 간질 성 폐렴 병변의 악화를 가속화하는 것으로 나타 났으며, 치료 전략은 완전히 다릅니다 이러한 이유로, 치료 계획을 선택할 때에도 정확한 병리학 적 진단이 중요하지만, 정상적인 간극 폐렴의 병리학 적 진단에는 높은 수준의 전문 지식이 필요하며 진단의 정확성은 어려운 일입니다[참조로 돌아 가기]
(※ 2) Auroc
수신기 작동 특성 곡선 아래의 영역 바카라 게임 기술의 정확도 지표 중 하나입니다 감독이 적고 (높은 감도)가 적고 오 탐지가 적 으면 (오 탐지율이 낮음) 값이 클수록 (최대 값은 1)[참조로 돌아 가기]

이 연구 주제

  • 우리는 새로운 바카라 게임 모델을 만들기 위해 전문가의 전문 지식을 사용하여 바카라 게임의 추출을 조직하고 통합하는 혼합을위한 새로운 방법을 개발했습니다
  • 혼합물을 사용한 바카라 게임은 전문 지식을 통합하지 않았을 때와 비교하여 더 높은 정확도를 나타 냈습니다
  • 이것은 병리학 적 조직에 기초한 간질 성 폐렴을 "진단"하는 바카라 게임 모델로서 세계 최초의 보고서입니다
  • 과거 사례 데이터를 사용하여 혼합물로 테스트 한 결과 정상 간질 성 폐렴의 예측 된 진단을받은 환자의 5 년 생존율은 실제로 90%이상의 확률로 낮다는 것을 확인했습니다
  • 간질 폐렴은 암과 같은 질병의 필수 요소 인 "암 세포"를 보여줄 수 없기 때문에 전문가들에 의해서도 진단하기 어렵고, 조직의 광범위한 변화를 철저히 관찰하고 병의 조합, 정도 및 빈도를 고려하여 포괄적 인 판단을 내려야합니다 혼합물은 또한 혼합물을 사용하여 간질 성 폐렴 및 기타 바카라 게임 모델을 진단하는 데 사용될 것으로 예상된다
 

기사

제목
인간 전문 지식과 딥 러닝의 혼합 - 간질 성 폐 질환 환자에서 병리학 적 진단 및 생존을 예측하기위한 설명 가능한 모델 개발

 

저자

  • Kagami Kou (Nagasaki University 대학원 의과 대학원, 치과 및 제약 과학/Kameda General Hospital)
  • Andrei Bichikov (Kameda General Hospital Department of Clinical Pathology)
  • Osasa Mutsumi (나가사키 대학교 의과 대학 의과 대학원, 치과 및 제약 과학 대학원)
  • Uehara Kazuki (바카라 커뮤니티, 인공 지능 연구 센터)
  • Kataoka Kensuke (Public Toei Hospital)
  • Kamiko Tsuyoshi (Kansai Rosai Hospital)
  • Kondo Yasuhiro (Public Toei Hospital)
  • Sakamu Hidenori (바카라 커뮤니티, 인공 지능 연구 센터)
  • Fukuoka Junya (Nagasaki University/Kameda General Hospital의 임상 병리학과의 의료 및 치과 및 제약 과학 대학원)



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