AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近現場で「気道の自動分割」って話が出てきましてね。CTとかで気道を全部拾えれば検査や手術の設計が変わると聞きましたが、本当に現場で使えるんでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の研究はcomputed tomography (CT)（コンピュータ断層撮影）画像から気道の木構造をできるだけ全部取り出す手法を提案しているんですよ。
田中専務
なるほど。では何がこれまでと違うんですか。ウチの現場で求めるのは、深い末梢の枝まで誤りなく拾えることなんですが、それは可能ですか。
AIメンター拓海
できないことはない、まだ知らないだけです。要点は三つです。第一に気道の形を解剖学（anatomy）ベースで複数クラスに分けて学習すること、第二に不完全な教師ラベルを補う自己反復学習（self-iterative learning）を行うこと、第三に折れ曲がったり途切れた枝をトポロジー（topology）に基づいてつなぎ直す注意機構を導入することです。
田中専務
不完全な教師ラベルというのは、データのラベリングが途中で終わっているという意味ですか。それだと学習自体が誤った方向に行きませんか。
AIメンター拓海
