本研究成果は、胎児の診断を支援するとともに、早急に治療が必要な重症かつ複雑な先天性心疾患の見落としを防ぎ、早期診断や綿密な治療計画の立案につながると期待できます。また、検査者間の技術格差や地域間の医療格差を埋めることで、周産期・新生児医療の発展に貢献すると考えられます。
先天性心疾患の治療には、胎児期の早期診断によって出生前から治療計画を立てることが重要です。しかし、胎児の心臓は小さく複雑で動きが速いため、超音波検査での観察には高度な診断技術が必要とされ、検査者間で技術力に大きな差があるのが現状です。今回、共同研究グループは、アノテーション（意義づけ）済み教師データからの学習により、粗い超音波画像に対しても画像中に映る複数の物体の位置・分類を高い性能で判別できるAI技術「物体検知技術」を活用し、胎児の心臓構造の異常を自動検知する技術を開発しました。さらに、各部位の「確信度」を一覧表示することで検査を迅速化し、結果の把握・説明を簡便化する、新しい検査結果表示システムも開発しました。
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概要：富士通株式会社
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