Automated diagnostic algorithm for chest CT of occupational lung disease

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じん肺の重症度分類において、国際労働機関（ILO）による国際じん肺エックス線分類が公的な診断基準として長年用いられ、労災認定の根拠となってきた。しかし、胸部エックス線によるじん肺陰影の判定は熟練を要する上に、世界各国での需要に対してじん肺の判定医の数が少ない。近年では、ディープラーニングを用いた画像分類が盛んに研究されており、医師の読影の補助として、ソフト開発が行われている。。ディープラーニングを用いるためには、膨大なデータが必要であり、また難しい分類問題の場合は、より多くのデータを必要とする。しかし本研究で扱うじん肺データセットは極めて少なく、学習が難しい。そこで本研究はBlack-hat変換を用いて難しい分類問題を簡易化し、Patch水増し技術を用いることで効率よくデータ量を増加させることでの分類精度向上を目的とする。アルゴリズム作成に向けて高知大学、順天堂大学、高知工科大学のチームがそれぞれ、独自のプログラムを開発している。日本産業衛生学会の職業性呼吸器研究会自由集会の招待講演として、AI画像診断に取り組んでいる新しい視点について分担者の吉田真一教授が講演し、菅沼はAIとじん肺画像診断についての招待論文を執筆した。