拓海先生、お世話になります。最近、部下から『網膜画像のAI解析で血管を自動で追えるようになった』と聞きまして、うちの品質管理とか健康管理に使えるのか気になったのですが、何が変わったのか端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、『どの血管がどの木の枝か』を識別して追跡できるようになった点が大きく変わったんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それは要するに、従来の『ここに血管がありますね』というレベルから進んだということでしょうか。うちで言えば単に不良箇所を見つけるだけでなく、『どのラインの部材に由来する不良か』が分かるという理解で合っていますか。
その理解で合っています。従来の『セマンティックセグメンテーション（semantic segmentation、意味的分割）』は領域を示すだけだったが、この研究は『インスタンスセグメンテーション（instance segmentation、個別インスタンスの分割）』で、個々の血管ツリーを分離してラベル付けできるんです。例えるなら、工場で色ペンで塗るだけだったのが、それぞれのラインに名前札を付けて追跡できるようになったイメージですよ。
なるほど。ただ、現場で使うとなると誤検出や重なりの問題が怖いのです。現実の血管は交差もあるし、写真のノイズもあります。これって要するに重なった血管を個別に分けられるってことですか。
良い質問ですね！現時点の手法は完全に分離できるわけではなく、交差部では混ざるケースが残るものの、埋め込み空間という別の特徴空間でピクセルを分ける工夫で多くの重なりに対応しています。要点を整理すると、1) 個別インスタンスをラベリングすることでツリー構造を保持する、2) 時間的学習と空間的な多重サンプリングで安定性を上げる、3) グローバルな確率地図で動的に反復処理して頑健化する、の三つです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ええと、『時間的学習』や『多重サンプリング』という言葉は難しいですが、現場で言うとどういう運用になりますか。手動の入力はどの程度必要ですか。
良い着眼点ですね！この研究のワークフローは半自動で、ユーザーは各血管ツリーの『開始点（root）』を手で指定します。そこからパッチ単位で追跡していくため、全自動よりは操作が残るが、操作量は少なく精度は高いのが特長です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果の観点で伺います。うちの業務に導入するとしたら初期の工数や失敗時の手戻りはどの程度見積もればよいですか。現場に導入する場合の注意点を教えてください。
素晴らしい視点ですね。導入コストは三段階で考えると分かりやすいです。第一にデータ整備のコスト、第二にモデルの学習および微調整のコスト、第三に運用ルールと品質管理のコストです。それぞれを最初に小さく実験できる体制を作れば、リスクを抑えられます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では最後に私の理解をまとめます。要するに、この手法は『人が開始点だけ指定すれば、個々の血管ツリーを追跡して階層構造を保ちながら解析できる半自動ツール』ということですね。
その通りです、田中専務。素晴らしいまとめです。現場の判断に役立つ情報を出力できる点が最大の価値であり、段階的に導入すれば投資対効果は必ず出ますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では社内会議で説明してみます。私の言葉で言うと、『開始点を指定すれば各血管の系統が追跡でき、個別の木として解析できる半自動のAI技術』という説明で行ってきます。
