シンポジウム
シンポジウム1：
医用画像のビッグデータとAI開発の展望
第2日 7月25日（木）15:05～16:25
メイン会場（レセプションホール1）
オーガナイザー／座長：
村尾 晃平（国立情報学研究所），中田 典生（東京慈恵会医科大学）
[概要]
国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）により「臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業」が開始されており，順次採択された医学系の学会と国立情報学研究所（NII）を中心とする国内の画像解析のエキスパートの研究室が連携して医用画像の収集・解析に取り組んでいる．現在参画している医学系の学会は，日本消化器内視鏡学会，日本病理学会，日本医学放射線学会，日本眼科学会，日本超音波医学会，日本皮膚科学会であり，画像解析に参加している組織は，NIIのほか，東京大学，名古屋大学，九州大学，奈良先端科学技術大学院大学，中京大学である．>
本シンポジウムでは，データの収集・解析の基盤の仕組みについてNIIから紹介し，様々な具体的な解析タスクについて各組織から事例を紹介する．一方，海外でのデータ収集の状況についても俯瞰し，我が国における今後の研究から社会実現までについて展望を議論する．
医療画像ビッグデータクラウド基盤
合田 憲人（国立情報学研究所）
AMEDプロジェクトにおける画像解析タスク俯瞰，眼科画像の解析
佐藤 真一（国立情報学研究所）
病理と内視鏡画像における胃がん検知システムの開発
原田 達也（東京大学），黒瀬 優介（東京大学）
大腸の画像診断：大腸生検の病理画像解析および大腸の内視鏡画像解析
内田 誠一（九州大学），備瀬 竜馬（九州大学）
AMED大規模データベースを用いたCT画像解析と病変検出への応用
森 健策（名古屋大学），小田 昌宏（名古屋大学）
大規模CTデータ解析による骨格解剖知識の抽出
大竹 義人（奈良先端科学技術大学院大学），日朝 祐太（奈良先端科学技術大学院大学），高尾 正樹（大阪大学大学院医学系研究科），菅野 伸彦（大阪大学大学院医学系研究科），佐藤 嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
超音波画像データベース構築とAI開発の取り組み
椎名 毅（京都大学），目加田慶人（中京大学）
OpenAIとTradeAI
中田 典生（東京慈恵会医科大学）
臨床診断の立場からの特別発言と総合討論
縄野 繁（国際医療福祉大学），シンポジウム1演者全員
シンポジウム2：
多元計算解剖学のこれから -さらなる飛躍を目指して
第3日 7月26日（金）15:35～16:55
メイン会場（レセプションホール1）
オーガナイザー／座長：
森 健策（名古屋大学），清水 昭伸（東京農工大学）
[概要]
本シンポジウムでは，文科省科研費新学術領域「多元計算解剖学」において行われてきた研究を振り返るとともに，今後の発展について議論する．多元計算解剖学は，(1)細胞レベルから臓器レベルまでの空間軸，(2) 胎児から死亡時までの時間軸，(3) 撮像モダリティ，生理，代謝などの機能軸，(4)正常から疾患までの病理軸といった種々の軸にまたがる医用画像情報に基づき，「生きた人体の総合理解」のための数理的解析基盤を確立し，早期発見や治療困難な疾患に対する高度に知能化された診断治療法実現のための数理的諸手法を開拓する研究領域として設定された．本シンポジウムでは，多元計算解剖学における研究を振り返り，今後の発展に向けてどのように研究を展開するのか議論する．
多元計算解剖学において生み出されたもの
橋爪 誠（九州大学）
多元計算解剖学における数理
本谷 秀堅（名古屋工業大学）
多元計算解剖学における多元モデリング
佐藤 嘉伸（奈良先端科学技術大学院大学）
多元計算解剖学と人工知能ブーム
藤田 広志（岐阜大学）
多元計算解剖学のその先にあるもの
森 健策（名古屋大学）
パネル討論 多元計算解剖学の今後の発展に向けて
ミニシンポジウム1：
CT・MRイメージングにおける深層学習
第2日 7月25日（木）10:40～11:30
メイン会場（レセプションホール1）
オーガナイザー／座長：
増谷 佳孝（広島市立大学）
[概要]
深層学習による医用イメージング技術，特にCTやMRIの画像再構成を中心に最新の研究成果を紹介する．
深層学習を用いたCT及びPET/SPECTの画像再構成
工藤 博幸（筑波大学）
深層学習を用いたCT画像の金属アーチファクト低減処理
大竹 義人（奈良先端科学技術大学院大学）
深層学習を利用したMRイメージング
伊藤 聡志（宇都宮大学）
生成型Q空間学習による拡散MRイメージング
増谷 佳孝（広島市立大学）
質疑応答および全体討論
ミニシンポジウム2：
生命機能イメージングの革新：今後の課題と展望
第3日 7月26日（金）10:40～11:30
メイン会場（レセプションホール1）
オーガナイザー／座長：
清末 優子（理化学研究所），末次 志郎（奈良先端科学技術大学院大学）
[概要]
近年，生命科学研究における各種イメージング技術が革新的に進歩し，得られるデータの質と量が飛躍的に向上した．これに伴い，生命科学の異なる分野において共通して，データを解析する手段の刷新を迫られている．この課題を解決するために，JST CREST情報計測領域に参画し，ディープラーニングをはじめとする最近の情報学の手法を導入することで分子や細胞の機能をデータから読み解く技術の開発を目指している3チームの研究を紹介する．生体分子内部の構造をとらえるクライオ電子顕微鏡法，分子の3次元構造の経時変化をとらえる高速原子間力顕微鏡 (高速AFM)，及び，生体内で活動する細胞の3次元動態を高時空間分解能でとらえる格子光シート顕微鏡まで，幅広いスケールにまたがる生命機能イメージング技術について議論する．
イントロ：JST CREST情報計測領域について
清末 優子（理化学研究所）
クライオ電子顕微鏡法による生体分子の構造解析
光岡 薫（大阪大学）
高速原子間力顕微鏡による生体分子イメージングと機械学習・データ同化
高田 彰二（京都大学）
細胞活動の高精度3D計測と画像情報解析の次世代化に向けて
清末 優子（理化学研究所）
