ルールベースのAI技術による病理?細胞診検査における細胞判別への応用

摘要

デジタルカメラは1975年頃に登場し、従来のフィ ルムに変わり、取り入れた画像を電気信号に変換する 半導体の素子であるcharge coupled device （CCD;電荷 結合素子）を使用し、さらにUSBメモリやSDカード などストレージの大容量化、高速ネットワークの開発 が進み、様々な技術革新によって安価で高性能の撮影 機器が普及してきた。その結果、解像度が高く多くの 情報を有した画像データを取得できるようになった。 さらにコンピュータの性能が飛躍的に向上し、数学者 や他分野の研究者の参入により、統計学的手法を利用 した様々な技術が開発されてきた。一方、遺伝子解析 技術の発達により、ヒトゲノムの塩基配列の分析も行 われてきた。とりわけゲノム情報は膨大な量があり、 そのビッグデータに対する研究も統計学的手法を取り 入れて、様々な遺伝子情報が解明されてきた。ドライ バー遺伝子の解明は統計モデル利用によるところが大 きい。とりわけ大きな影響を与えたのは機械学習 の登場である。画像の中から特定の種類を検出し、 分類しようとする場合、有効な画像の特徴を特徴量 として取り出す方法を人間が洗い出して、そのルール をコンピュータに設定する方法、いわゆるルールベー スによる学習方法がある。しかしながら、人の目では 判断できない画像内情報も多くあり、コンピュータ がそれらの情報を、数値などとして取り出し、その 情報に基づいて、様々な類似点や相違点をコンピュー タに認識させ、ルールをコンピュータ自身に考えさせ、 判別しようとするディープラーニングが開発された。 これらの技術により、顔認証、指紋認証への応用や、 自動運転への利用、生物情報学分野への応用が行われ 人々の生活や、自然科学の解明に大きな影響を与えて きた。