11. 画像認識 x 自動診断の現在
2016年よりスタート
領域分割、病変パターン抽出、診断の3タスク
悪性黒色腫(メラノーマ)自動診断コンペティション*
10
* D.Gutman et al.: Skin Lesion Analysis toward Melanoma Detection: A Challenge at the International Symposium on
Biomedical Imaging (ISBI) 2016, hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC), arXiv:1605.0139, 2016.
12. 画像認識 x 自動診断の現在
2016年よりスタート
領域分割、病変パターン抽出、診断の3タスク
学習データ構成(2017 ver.):
374 melanoma
254 seborrheic keratosis & 1372 benign nevi
2017年は、診断でカシオx信州大チームが優勝
悪性黒色腫(メラノーマ)自動診断コンペティション*
11
* D.Gutman et al.: Skin Lesion Analysis toward Melanoma Detection: A Challenge at the International Symposium on
Biomedical Imaging (ISBI) 2016, hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC), arXiv:1605.0139, 2016.
- 一般物体認識 (Visual Genome):
108,249枚
- 手書き数字 (MNIST):
50,000枚
13. 画像認識 x 自動診断の現在
性能は皮膚科医に匹敵するレベル
12
A. Esteva, et al.: Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542, pp.115-118, 2017.
Artificial intelligence used to identify skin cancer | Stanford News (http://news.stanford.edu/2017/01/25/artificial-
intelligence-used-identify-skin-cancer/), 2017年4月28日閲覧.
15. Deep Learning は医者の夢を見るか?
データ数が少ない症例への適用は困難
解釈可能な診断根拠を提示するシステムも知られていない
これまでの医学的知見は活かされない?
Adversarial Example* (誤認識を起こす微細なノイズ)の存在
データもねえ、根拠もねえ、医学の知見との対応もねえ
14
* I. Goodfellow: Explaining and Harnessing Adversarial Examples. arXiv:1412.6572, 2014.
16. Deep Learning は医者の夢を見るか?
Data Augmentation
(従来) 回転させたり、色をいじったり
医学的知見をData Augmentationに適用
母斑の長軸を長く/短くするように変形データを生成
データがないなら増やせばいいじゃない
15
C. Vasconcelos,: Convolutional Neural Network Committees for Melanoma Classification with Classical And Expert
Knowledge Based Image Transforms Data Augmentation. arXiv:1702.07025, 2017.
17. Deep Learning は医者の夢を見るか?
Transfer Learning; 転移学習
あらかじめ全然違うデータで学習させてしまう!
古典的な特徴量と組み合わせる!
データがないなら連れてくればいいじゃない
16
H. Ravishankar: Understanding the Mechanisms of Deep Transfer Learning for Medical Images. arXiv:1704.06040, 2017.
GAN(画像生成法)でガン画像を生成できないか?
M. Fornaciali: Towards Automated Melanoma Screening: Proper Computer Vision & Reliable Results. arXiv:1604.04024, 2016.