東北大、緑内障を検出する「小さなAI」モデル　従来の10分の1

東北大学の研究チームは、眼底写真などの眼科検査画像から緑内障を検出する人工知能（AI）モデルを開発した。従来よりもモデルを小型化し、スマートフォンなどの小型機器に組み込めるのが特徴。スマホ向けの自己診断や健康管理アプリへの応用も期待できるという。

東北大学の研究チームは、眼底写真などの眼科検査画像から緑内障を検出する人工知能（AI）モデルを開発した。従来よりもモデルを小型化し、スマートフォンなどの小型機器に組み込めるのが特徴。スマホ向けの自己診断や健康管理アプリへの応用も期待できるという。 新モデルでは判別に必要な特徴のみを保持する仕組み（チャネルナローイング）を導入し、医用画像向けのセグメンテーション・モデルとして広く使われているUnetと比べてパラメーター数を10分の1に削減した。一方、画像認識の性能評価に使われるDice係数は、Unetと比べて同等の精度が得られたという。 研究成果は5月20日、サイエンティフィック・リポーツ（Scientific Reports）誌にオンライン掲載された。

（笹田）

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