画像診断分野における機械学習および人工知能（AI）の新たな応用を紹介する学術誌「Radiology: Artificial Intelligence」に本研究が掲載されました（公開日：2024年11月20日）。
本論文において、当社が「小型2D畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャ」（Figure 4）および「拡散強調MRI解析のためのAIアルゴリズム」（Figure 5）の2点のイラストを制作しました。後者はGraphical Abstractにも掲載されています。
DOI： https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.240206
Client
名古屋大学 飯間 麻美先生研究概要
本研究は、拡散強調MRI（DWI）を用いたAIによる乳腺腫瘍の鑑別診断について検討したものです。小型の2D畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を含む複数のAIモデルを開発し、良性・悪性腫瘍の識別精度を評価しました。その結果、小型2D CNNモデルは従来の3D CNNモデルを上回る診断精度を示し、特定のデータ拡張手法を用いることで、熟練した放射線科医と同等の診断性能を達成しました。本研究は、DWIを活用した非侵襲的なAI診断が臨床応用に向けて有望であることを示しています。画像の役割
Figure 4では小型2D CNNのアーキテクチャを視覚的に明確に示し、各構成要素（BatchNorm、ReLU など）の関係性を理解しやすくしました。
Figure 5では、AIを用いたDWI解析アルゴリズムの流れを整理し、異なるデータ拡張手法の比較を一目で理解できるよう工夫しました。またGraphical Abstractのイラストとして、論文の主題を直感的に伝える役割を果たしています。
この度、「Radiology: Artificial Intelligence」に掲載されたことを心よりお祝い申し上げます。先生のご尽力に深く感謝いたします。
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