株式会社クレスコ
名古屋市立大学
2018 年 2018 巻 AIMED-006 号 p. 10-
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眼底に発生する病気は失明のリスクが高く、早期に発見し対処することが望ましい。しかし診断には熟練を要するため十分な医師を確保するのが難しい。この問題を解決するために初期の診断を自動化し医師の負荷を軽減する必要がある。診断を畳み込みニューラルネットワークによる画像の分類問題としてモデル化する。眼科医師の診断プロセスをモデル化するために、光干渉断層計の網膜断層画像と眼底写真の2種類を合わせて畳み込みニューラルネットワークに入力し分類することで、それら単体のみを入力した場合に比べ高精度に分類する。
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