スマホ画像の深層学習、基底細胞がんを高精度に認識

スマートフォンで取り込んだ顕微鏡接眼レンズ画像（MOI）8046枚を用いて、基底細胞がん（BCC）を検出するディープニューラルネットワークフレームワークの開発と評価を実施した。 MOIまたは比較対照とした全スライド画像に基づく両モデルで約0.95の曲線下面積（AUC）を達成した。予測信頼性の低い画像を解析するカスケードフレームワークの感度は0.93、特異度は0.91、画像1枚当たり実行時間は4.1±1.4秒、全画像を対象とするセグメンテーションフレームワークでは0.97、0.94、15.3±3.9秒だった。セグメンテーションフレームワークのAUCは0.987、平均IoU（intersection over union）は0.863だった。...