AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「病理画像にAIを使える」と言い出して困っているのですが、今回の論文は具体的に何を変えるんでしょうか。現場の導入を考えると、まず投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、顕微鏡スライド全体（whole-slide image、WSI、全スライド画像）を小さな領域ごとに高精度に分類し、腫瘍の局所的な環境を定量化できる枠組みを示しているんですよ。投資対効果という観点なら、導入効果を「早期発見→治療方針の改善→長期コスト低減」に結び付けて示せるのがポイントです。
つまり、顕微鏡で見る範囲を小分けにして、それぞれにラベルを付けると。これだけ聞くと手作業が増えそうですが、現場ではどう効率化するのですか。
いい質問ですよ。ポイントは三つあります。第一に、モデル設計が部分ごとの特徴を効率的に学ぶため、教師データの注釈を可能な限り再利用できること。第二に、出力が領域ごとの確率や比率で出るため、人間の診断と組み合わせた運用が容易なこと。第三に、計算の工夫で推論コストを抑えられるため、オンプレミスでも段階的導入できることです。一緒に整理していけるんです。
モデルと言われると難しく聞こえます。Swinって聞いたことがありますが、これは要するにどんな仕組みですか。これって要するに局所的に画像を細かく見て、がんの環境を数値化するということ？
素晴らしい着眼点ですね！Swin Transformer（Swin Transformer、階層的注意機構トランスフォーマー）は、全体を大まかに見ながらも細部を重視する設計で、顕微鏡画像のように局所構造が重要なデータに合うんです。論文のLDCSF（Local depth convolution-based Swin framework、局所深層畳み込みベースのSwinフレームワーク）は、そこにさらに局所的な畳み込み（convolutional、畳み込み演算）を組み合わせ、細かな特徴を抽出して
監修者
阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授
論文研究シリーズ
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