演題「簡易撮影装置を用いた子宮内膜細胞診病理診断サポートモデルの開発」
発表概略:簡易撮影装置、Multiple Instance-Learningによるアノテーションの簡略化により、病理医と同等の子宮内膜癌細胞の検出率を示すAI画像分類モデルを作成出来たことから、今後の病理AIモデル作成・使用に関するあらゆるコスト(機器, 作業, データ保存)の大幅削減が期待できる。
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キカガク小池さん(左), 木下さん(右), 寺崎(中央)
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第4回メディカルAI学会 表彰状
演題「簡易撮影装置を用いた子宮内膜細胞診病理診断サポートモデルの開発」
発表概略:簡易撮影装置、Multiple Instance-Learningによるアノテーションの簡略化により、病理医と同等の子宮内膜癌細胞の検出率を示すAI画像分類モデルを作成出来たことから、今後の病理AIモデル作成・使用に関するあらゆるコスト(機器, 作業, データ保存)の大幅削減が期待できる。
キカガク小池さん(左), 木下さん(右), 寺崎(中央)
第4回メディカルAI学会 表彰状