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CT、PET、MRI多モダリティ画像による頭頸部腫瘍セグメンテーションのためのSegment Anythingモデル Segment anything model for head and neck tumor segmentation with CT, PET and MRI multi-modality images

田中専務

拓海先生、最近部署で「AIで輪郭を自動化できる」と聞いて部下に詰められているのですが、具体的に何が変わるんでしょうか。現場の負担や投資対効果が心配でして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は医療画像向けに調整した「SAM（Segment Anything Model）」を用いて、頭頸部腫瘍の領域（GTV）を半自動で切り出す可能性を示しています。要点を3つで説明しますよ。

田中専務

要点を3つ、ですか。ぜひお願いします。現場はCTに加えてPETやMRIも使っていますが、それぞれ別々に処理するのか、それともまとめて扱えるのかが気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！一つ目、MedSAMは単一モダリティ（CT）でもある程度のゼロショット性能を示すが、二つ目に多モダリティ（CT＋PET＋MRI）を融合すると精度が上がる。三つ目、適切な前処理とファインチューニングで臨床利用の負担を大幅に下げられる可能性がある、です。

田中専務

これって要するに、自動で腫瘍領域を取れるということ？それとも結局人手で直す必要が多いのですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！要するに完全自動ではなく半自動であり、まずSAMに「ここに箱を出してください」と人が最初に促すことで、モデルが精細な輪郭を返す流れです。ゼロショットでも使えるが、ファインチューニングで人手修正を減らせる、という中間点ですね。

田中専務

箱（bounding box）を指定するのですか。うちの放射線科は忙しいので、プロセスが増えるのは嫌がるかもしれません。導入コストと実際の時間短縮のバランスはどう見れば良いですか。

AIメンター拓海

田中専務

データはどれくらい必要でしょうか。うちにレトロスペクティブで溜まっている画像が使えるなら、投資対効果の説明がしやすいのですが。

AIメンター拓海

田中専務

AIメンター拓海

田中専務
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