AIを用いた医療画像解析におけるドメイン適応手法の選定と実装

AIを用いた医療画像解析におけるドメイン適応手法の選定と実装とは

AIを用いた医療画像解析におけるドメイン適応手法の選定と実装とは、ある特定の医療機関や機器で学習されたAIモデルが、異なる環境（他の医療機関、異なる機器、異なる人種集団など）で撮影された医療画像データに対しても高い精度と信頼性を維持できるように、モデルを適応させる技術とそのプロセスを指します。医療画像データは撮影機器の種類、プロトコル、患者群の特性などによってドメイン（データ分布）が大きく異なるため、単一のデータセットで学習したモデルでは未知のドメインで性能が著しく低下する「ドメインシフト」の問題が頻繁に発生します。この問題に対処するため、教師なしドメイン適応や敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いた手法、特徴量変換などが用いられます。これは、AIモデルの汎化性能を向上させ、実臨床での適用可能性を高めるための重要なステップであり、広義の「ドメイン適応」技術を医療分野に応用するものです。

このキーワードが属するテーマ