2025-03-27 東京科学大学
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東京科学大学(Science Tokyo)総合研究院バイオメディカルAI研究ユニットの鈴木賢治教授らの研究チームは、GPUサーバを使用せず、ラップトップ上で学習・推論が可能な超軽量深層学習モデルを開発しました。このモデルを肺がん診断支援AIに応用し、わずか68症例の学習データで高精度な診断支援を実現しました。この成果は、2024年12月4日に第110回北米放射線学会(RSNA2024)で発表され、優れた研究に贈られるCum Laude賞を受賞しました。
図1 独自の超軽量MTANN深層学習モデルの学習と推論
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