本研究成果により、超音波画像に映り込んだ影が異常検知に与える影響を自動的に評価できるようになり、胎児心臓超音波スクリーニング技術（注2）の臨床応用に向けた研究がさらに前進しました。
超音波検査では、超音波ビームが骨などの構造物に反射し、それより遠い場所の画像情報を取得できないために、その箇所が影として映ることがよくあります。これは「音響陰影」と呼ばれ、画像の質を劣化させるだけでなく、検査そのものの精度を著しく低下させる最大の原因です。
今回、共同研究グループは、機械学習（注3）の一つである深層学習（ディープラーニング）（注4）によるラベルなしデータ（注5）での学習により、影を自動検出する新手法を開発し、従来手法に比べて高精度に影を検出できることを確認しました。また、本手法は、ラベルなしデータで学習することから、技術を実装する労力が大幅に削減されるというメリットがあります。
本研究は、医用画像へのディープラーニング技術適用に関する国際学会であるMIDL 2019（the 2nd International Conference on Medical Imaging with Deep Learning）で発表（7月10日付け：日本時間7月10日）しました。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/07/26.html
概要：富士通株式会社
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