AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (machine learning) · 2026-10-07
粒子群最適化ヒストグラム平坦化とVGG19ベースU-Netによる脳腫瘍セグメンテーション
原題: Brain tumor segmentation using particle swarm optimized histogram equalization and a VGG19 based U-Net
MRI画像での脳腫瘍の領域分割は時間がかかり、誤りや術者のバイアスの影響を受けやすい。本研究は、改良したU-NetとVGG-19に、粒子群最適化ヒストグラム平坦化（PSO-HE）を組み合わせたSPOHE-VGGNetを提案した。Figshareデータセットでは髄膜腫0.9522、神経膠腫0.9428、下垂体腫瘍0.9518のDice係数を、BraTS 2021では全腫瘍で0.9463を得た。ただし臨床での判断に用いるには、外部・体積・臨床医による検証がさらに必要である。