AIBR プレミアム
拓海先生、部下からMRIの画像再構成に関する論文を読めと言われました。私は医療画像の専門でもなく、何よりデジタルが苦手でして、ざっくりと「うちの業務に役立つか」と「投資対効果」が知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！まず安心してほしいです。要点を3つでまとめますよ。1) この研究はラベル付きの完全データがなくても学べる自己教師あり学習の仕組みを示した点、2) k-space（kスペース）データの構造的な低ランク性を利用してモデルの正則化を行った点、3) 理論的に完全再構成を担保する枠組みを提示した点です。大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。
ラベルなしで学べる、ですか。うちの現場でいうと、手作業で完璧なデータを用意するのは難しい。つまり、完全な見本がなくてもAIが役に立つ可能性があるということですか？
そのとおりです。ここで使う専門用語を一つだけ丁寧に説明します。self-supervised learning（自己教師あり学習）とは、外部から与えられた正解ラベルに頼らず、データ自身の一部を隠してそれを復元する形で学ぶ手法です。身近な例で言えば、完成図がないパズルで一部分を隠して、残りのピースから隠れた部分を推測する訓練を繰り返すようなイメージですよ。
なるほど。では「k-space」というのは何ですか。現場に例えるなら何に当たりますか？
良い質問ですね。k-space（k-space）はMRIの観測領域で、画像そのものではなく、撮像した周波数成分の集まりです。工場で言えば製造ラインの各センサーから来る「生データ」の集合で、それを後から組み立てて商品（画像）にするようなものですよ。重要なのは、その生データは完全に独立しておらず、低ランク（情報がまとまりやすい）という性質を持つ点です。
これって要するに、データ間に規則性や冗長性があるから、一部が抜けても元に戻せるということ？
まさにそのとおりですよ。matrix completion（MC、行列補完）という理論は、欠けた要素を周りの構造から推測して補う数学的な方法です。本論文はこのMCの考えを深層学習の設計に取り入れ、欠損したk-spaceを自己教師ありで補間するネットワーク構造を設計しています。要は『構造に沿った学習』で安定して復元できるようにしたということです。
現場導入の観点で疑問です。これを社内に入れるためにはどれくらいの計算資源や専門家が必要ですか。投資対効果はどう見積もればいいですか。
大丈夫です。結論から言えば初期段階では研究チームやクラウドのGPUリソースがあれば試作できます。実運用では学習済みモデルを推論サーバーに載せるだけで済む場合が多く、計算コストは大きく下がります。投資対効果の見積もりは、(1)ラベル作成コストの削減、(2)診断や検査時間の短縮による業務効率化、(3)誤診低減によるコスト回避、の三点で評価するのが現実的です。大丈夫、一緒に指標を作れますよ。
よく分かりました。では最後に私の言葉で整理します。これは要するに『完全な見本を用意できない場合でも、データの内在する規則性を利用してAIに学ばせ、欠けている情報を復元できる技術』ということで合っていますか。
その理解で完璧ですよ。これを基に、まずは小さなPoC（概念実証）から始めて、効果が見えたら順次投資を拡大していきましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
