拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『AIで超音波診断が変わる』と聞きまして、正直何がどう良くなるのか見当がつきません。要するに投資に見合う改善が期待できるという理解で良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を三点で先に言うと、1) ハードウェアコストを下げられる、2) 検査時間や被検者への負担を減らせる、3) 既存の波形情報を賢く補完して精度を保てる、ということですよ。
三点ですね。けれど『波形を補完する』という表現が漠然としていて、現場だと『絵を作る技術』と『センサーを増やす投資』のどちらが削れるのか見えません。もう少し具体的に教えてください。
いい質問です。ここは比喩で説明しますね。想像してください、工場の検査でカメラが少ないと見落としが出るけれど、画像処理で足りない角度を推定できればカメラを減らせます。今回の研究は、その『足りない角度を推定するAI』と、物理モデルを組み合わせて精度を担保するアプローチです。
これって要するに『センサーを減らしてもAIで穴を埋めれば同じ品質が出せる』ということですか？ただ、それが本当に臨床や現地の現場で通用するのかが心配です。
核心に迫る良い確認ですね。大丈夫、論文は単なる補完にとどまらず『物理モデルとAIの協調』で精度を保つ点を重視しています。要点は三つ。1) データの密度をAIで増やすAPS-wave、2) 物理知識を反映したAPS-FWIで解を求める、3) 両者を物理ベースのラベルでつなぐAPS-physicsの三点です。
APS-waveやAPS-FWIという専門用語が出ましたが、これらは現場の装置にどう関係するのですか。ソフトを入れ替えるだけで済むのか、センサー設計を変えないといけないのか見極めたいです。
非常に現場思考で素晴らしいです。大丈夫、基本的にはソフトウエア側の工夫で賄える設計です。APS-waveは
