開催概要#
- 日時: 2025/11/28 16:30~
- 人数: オンラインも含め5名
内容#
11月28日に定期勉強会を行いました。
発表者: 山田
題名: 「Transformerに基づくMIL手法の展開と課題」
概要#
MIL（Multiple Instance Learning）は画像全体に対するラベルのみを用いて学習を行う手法で、画像内の個々のパッチに対する詳細なアノテーションが不要な点が特徴です。
特に医療画像解析において病理画像のような高解像度画像を扱う際、専門家による詳細なアノテーションには膨大な時間とコストがかかるため、MILは有効なアプローチとして注目されています。
Transformerを基盤としたMIL手法はAttentionメカニズムを活用することで、画像内の重要な領域を自動的に検出し診断に関連する特徴を効果的に抽出できます。
この手法により画像全体からの情報を統合しながら、局所的な病変部位の特定も可能になります。
また、髄膜種やSFT（孤立性線維性腫瘍：Solitary Fibrous Tumor）などの脳腫瘍画像への応用を想定した展望についても話を展開していただきました。
SFTは間葉系細胞由来の稀な腫瘍で多くは良性ですが、悪性例では再発や転移を来すことがあり画像診断による良悪性の鑑別が重要です。MIL手法を活用することで限られた症例数でも効果的な診断支援システムの構築が期待されます。