深層学習（ディープラーニング）は人工知能（AI）の仕組みの一つで、画面に映った人や物の検出や、その形状を抽出する目的で、近年急速にその技術が発展してきました。東北大学大学院医学系研究科神経・感覚器病態学講座眼科学分野の中澤徹教授らのグループは、眼科検査画像に対する新たな人工知能（AI）のモデルを開発しました。この新しいAIモデルでは、疾患の特徴をAIが学習するために必要なデータの数も少なくて済むのが特徴で、モデルの容量を軽減するのに寄与しているチャネルナローイング^注1の手法は、形状の抽出だけでなく、疾患の診断予測でも良好な結果を得ることができました。従来のモデルと比較して軽量で、緑内障の優れた検出精度が得られており、スマートフォンなど小型機器での社会実装が期待されます。

本研究成果は、2022年5月20日Scientific Reports誌（電子版）に掲載されました。

注1.光干渉断層計：照射光と反射光の干渉を利用することで網膜など眼の断面を非侵襲的に高い分解能で可視化することができる検査機器。

プレスリリース資料（PDF）

Scientific Reports

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