機械学習でMRIの画像を鮮明にするには？

磁場が弱くても鮮明な画像を

MRIは磁場によって体の内部を映し出す検査装置です。磁場を強くすると鮮明な画像が撮れますが、撮影時間が長くなるため、患者には大きなストレスになります。そこで、磁場が弱い短時間撮影の画像を、画像処理を行うことで鮮明にする技術の開発が進んでいます。具体的には、同じ患者を短時間で撮影した画像と、理想の出力にあたる長時間で撮影した画像をペアにした訓練用データをコンピュータに読み込ませる「機械学習」を行います。

きれいにしたいのは背景じゃない

理想の出力を「教師信号」、訓練用データから学習されたモデルを「学習器」と呼びます。現在の機械学習では、学習器が教師信号の何を学習したかを特定できません。単に画像を与えるだけだと、目的の人体の部分ではなく、関係のない例えば背景をきれいにして出力してしまう学習器に育つこともあります。仮に教師信号と同等なほど鮮明な画像を出力する学習器ができたとしても、学習器の内容を説明できなければ、命に直結する医療の現場での使用は慎重にならざるを得ません。

専門家を組み合わせる

機械学習をさまざまな分野で使えるようにするためには、判断した理由を学習器自身に説明させる必要があります。しかし、今の機械学習は人間で言うと、いわば「子ども」です。子どもが何かをしてしまったとき、「どうしてこんなことをしたの？」と問いかけてもうまく答えられないように、機械学習は自分の判断を正確に答えることができないのです。
判断の理由を画像上に表示できる説明可能AIの研究が進んでいる一方で、人間側の使い方の工夫も必要になります。MRIの画像処理なら、特定の臓器だけを専門にし、さらに臓器の部位ごとに特化した複数の学習器を作り、それぞれの出力を合わせることで理想の画像を生成できると考えられます。一部分に特化すれば判断基準は単純になり、説明もしやすくなります。機械学習の進歩とともに、人間が賢く使いこなすことで、AIと人間が互いに助け合う世の中になるでしょう。

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岩手県立大学ソフトウェア情報学部ソフトウェア情報学科教授亀田昌志先生

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画像情報処理、知覚情報処理

先生が目指すSDGs

メッセージ

情報を仕入れるときにインターネットは便利なツールではありますが、本当に役立つ情報は、いろいろな人と実際に会うことで手に入れられるということを忘れないでください。運が良ければ待っていても出会いはあるかもしれませんが、自分から行動することで出会う人と情報には特別な意味があります。大人に近づくほどツールに頼って冒険心を忘れがちです。真実に出会うには、冒険をしてでも積極的に動いた方がいいと、自分にも言い聞かせています。

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大学は「知識」を得る場であるだけではなく、「人生の目的」を考える場であり、これからの人生で自分は何をなすべきかを探求する場でもあります。人はそれぞれ固有の素質と能力を持っています。それをいかに見出し、育成していくかが教育の最大課題であると考えています。この大学での貴重な学習期間に、自己の能力と個性を伸ばし、適性を見出すことに努めてください。本学の教職員は、全力を挙げてこれに協力します。