エムスリーテックブログスマートフォン用の表示で見るエムスリーテックブログエムスリー(m3)のエンジニア・開発メンバーによる技術ブログです2018-07-30胸部X線画像のAI診断エンジンを作ってみるはじめまして、AIラボ所長兼エンジニアリンググループAI・機械学習チーム所属の高木です。キャリアのスタートはエンジニアだったのですが、今では9割くらいの時間はビジネス開発に使っています。今回は合間の時間でやっているエンジニア的な側面でAIラボで何をやっているのかを書いてみることにしました。AIラボの紹介AIラボは、臨床現場へのAIの社会実装を実現することを目的にした組織です。社会実装が目的なので、ビジネスの研究開発とプロダクトの研究開発の両方をやっています。今回はAIラボの取り組みの一つとして、胸部X線画像のAI診断エンジンを作ってみたので紹介します。概要2017年9月にアメリカ国立衛生研究所(以下NIH)から約11万枚の胸部X線画像データセットが公開されました。データセットはこちらに公開されています。このデータセットには14の疾患のラベルがついています。今回はこのデータセットを用いてAI診断エンジンを作ってみました。今回のデータセットではデータ作成をしたNIHが使った訓練とテストのデータ分割方法が公開されていますので同じ条件で精度比較することができます。次に紹介する論文では必ずしも公式の分割方法を使った性能評価を行なっていない状況です。Diseases今回のデータセットの作成と開発したエンジンの性能を評価したNIHの論文です。Resnet50の転移学習をベースに実装されています。プーリング層と損失関数で一部独自の工夫がなされています。NGのグループの論文です。DenseNet121のファインチューニングをベースに実装がされています。損失関数に関してはNIHの論文と同様に各クラスのデータ数の偏りを補正する工夫が使われています。独自に肺炎のデータを収集し、肺炎の検出精度の評価も行なっています。本論文では公式データ分割ではなく、訓練とテストで患者間の重なりがないpatient-wise分割を採用しています。Liのグループの論文です。Resnet50の転移学習をベースにして実装がされています。アノテーションデータも活用できるようにResnetの後段に追加のネットワークを入れているのが特徴です。本論文では公式データ分割ではなく、訓練とテストで患者間の重なりがないpatient-wise分割を採用しています。labelsアメリカの医療画像AIスタートアップのenliticの論文です。こちらは転移学習を行わず、スクラッチでdensenetを学習しているのが特徴です。512という大きな画像サイズで学習をしています。これは縮小によって小さな病変が潰れてしまうことを防いでいます。本論文では公式データ分割ではなく、完全ランダム分割を使用しています。3月に出た論文で別の方法で公式分割を行なった論文も出ています。Classification北京交通大学の研究グループの論文です。mappingで反応した部分を拡大した画像をもう一度転移学習を行い、全体と部分の両方で分類する手法を取っています。単純に言うと細部に関するアテンションを見ていることになります。こちらのデータ分割方法は明示的に書いてはいませんが、おそらく患者間の重なりを考慮せず完全ランダムに訓練とテストを分割しているものと思われます。Networks医療機器メーカーのシーメンスの研究グループの論文です。本論文もDenseNet121の転移学習をベースに実装をしています。画像の縮小を高解像度で行うために転移学習の前に2段のCNNを入れて高解像度の縮小を実現するネットワークを入れているのが特徴です。本論文ではNIHの公式のデータ分割とpatient-wise分割の両方を実行しています。Classification医療機器メーカーのフィリップスの研究員が共著で入っている論文です。418にしているのが特徴です。画像以外の患者情報も使って手法の比較をしています。本論文では公式データ分割ではなく、訓練とテストで患者間の重なりがないpatient-wise分割を採用しています。今回の問題を着手し始めた時にtensorflowにまだdensenet121がなかったなどの開発環境の諸条件を考慮して、転移学習を用いないフルスクラッチで構築することにしました。試行錯誤の末、最終的なモデルは次のような要素を含むチューニングを行ないました。CNNを使ってメモリを削減などいくつかのチューニングを行いました。今回は公式のデータ分割、patient-wise分割、ランダム分割の3種類を行いました。p3.xlargeを使用して学習を行った。結果4,5の論文の精度には残念ながら勝てませんでした。6の論文の精度には勝ったり負けたりですが、若干向こうの方が上です。mappingを見ました。AIラボでは医療画像の診断補助AIプラットフォームを作ることを発表しました。今後、各疾患のAIエンジンやプラットフォーム開発などを進めていく予定です。希少疾患の発見につながるAIシステムを開発する完全内製プロジェクトもいくつか進んでいます。臨床現場で使われるAIを開発したい方はぜひm3エンジニアリンググループをご検討ください。AI・機械学習チームの笹川です。あけましておめでとうございます。月別アーカイブ注目記事はてなブログをはじめよう!m3techさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。