正確な気道樹分割（Accurate Airway Tree Segmentation in CT Scans）

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

素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通り、未完成ラベルで学ぶと感度（検出率）が下がりやすいのです。そこでこの研究では初期モデルで生成した予測に基づき、折れや切断のありそうな箇所を特定する

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