AIBR プレミアム
拓海先生、最近『WSI‑SmartTiling』という論文の話を聞きましたが、正直何が変わるのか掴めません。簡単に言うとウチの現場にどんな改善をもたらすのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで説明できますよ。まずこの論文は病理の『Whole Slide Image (WSI) WSI 全面スライド画像』を高倍率で扱うときに、ゴミやペン跡で良い領域を失わないようにするパイプラインを提案しています。次にペンマークを見つけて消す仕組みと、消した後に隠れた組織を復元する仕組みがあります。最後に結果として、深層学習（Deep Learning (DL) 深層学習）で使える良質なタイルが増えるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要点3つは助かります。ですが現場のイメージが湧きません。具体的には『どの工程で時間やコストが減るのか』が知りたいのです。投資対効果をはっきりさせたい。
素晴らしい着眼点ですね！ここも要点3つで整理します。第一に手作業でのタイル選定が減るため、スタッフ工数が削減できます。第二に誤ったタイル除外が減るので学習データの品質が上がり、モデル学習に要する反復回数が減ります。第三に復元処理により診断に有用な領域が増えるため、後工程での検査漏れリスクが下がり、再検査コストが減りますよ。
技術的な部分で不安が残ります。ペン跡とか折り目（アーティファクト）は本当に自動で見分けられるのですか。これって要するに『良いところを守りつつ邪魔を消す』ということですか？
その通りですよ。要点は3つです。第一にアーティファクト検出のために『Convolutional Neural Network (CNN: 畳み込みニューラルネットワーク) と Vision Transformer (ViT: ビジョントランスフォーマー) を組み合わせた二枝構造』を用いており、局所と全体の特徴を同時に見ます。第二にペンマークは検出→分類→除去というステップで扱い、色違いでも対応します。第三にペンで隠れた領域は Generative Adversarial Network (GAN: 生成敵対ネットワーク) を使って自然に復元する設計です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど、技術の組合せで精度を上げているわけですね。導入で気になるのは運用面です。特別なハードや大きな投資が必要ですか。
素晴らしい着眼点ですね！運用面は要点を3つで考えます。第一に推論はGPUで効率化できますが、最初はクラウドで試し、安定したらオンプレミスに移すハイブリッド運用が現実的です。第二にパイプラインはモジュール化されており、既存のスキャン→保存フローに差し込めます。第三にGitHubで公開されているコードをベースにカスタマイズするため、開発コストは完全ゼロではないが抑制可能です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。最後に私の理解を整理させてください。要するに、『自動でゴミやペンを見つけて消し、隠れた組織を復元して、診断やモデル学習に使える良い切り分け画像を増やす』ということですね。これなら投資の理由が説明できそうです。
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！その理解をベースに次のステップとして、まずは小さなパイロットを回してKPIを挙げましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
