diagnostic imaging with machine learning : pancreas, colon, stomach, etc.

こちらで、胆嚢・膵臓の画像診断について入門した。

実際、この技術がどれだけ数理的に発展しているのかが（いつものことだが）気になる。

こんな文献がある。

EUS -FNBを使うことで、膵臓病変の有無を調べることができることは、先の記事で述べた。

しかし、実用的な問題点が２つある。

まず、採ってくる病理組織の体積が小さく、得られるがん細胞が限られていること。

そして、血球、炎症細胞や、胆管組織、膵管組織など、いろんなものがごちゃごちゃしていて判断が難しい点。

これを、専門家が作った訓練データを使って、深層学習させることで、良い判別器を作りました、という文献らしい。

数理的な部分（機械学習の手法）を読んでいく。

今回のペイパーと似たようなペイパーでこちらのものもある。

胆膵ではなく、胃や大腸だが、病理組織スライドを利用した深層学習という点は変わらない。

RNNを使っている点が少し違うか。

感想：

機械学習によって、EUS -FNAをはじめとした、胆膵・消化管領域が変わろうとしているのを痛烈に感じた。