ピックアップコンテンツ
- ホーム
- ピックアップコンテンツ
- ＜プレスリリース＞CT 画像×AI 対話で所見自動生成 肺がん診断を支援する新技術を開発（情報工学部・寺本 篤司）
＜プレスリリース＞CT 画像×AI 対話で所見自動生成 肺がん診断を支援する新技術を開発（情報工学部・寺本 篤司）
- 公開日時：2026.04.24
- 共有：
肺がんはがんによる死亡原因の第一位であり、早期かつ正確な診断の実現が強く求められています。しかし、診断にはCT画像など大量の医用画像を用いる必要があり、作業が煩雑であるうえ、医師の経験や知識によって診断精度にばらつきが生じることが課題となっています。
名城大学情報工学部／大学院理工学研究科の寺本 篤司 教授（医用画像情報解析）と同研究科修士課程2年の長尾 茉衣子 大学院生らの研究グループは、画像と文章を同時に扱うAI（視覚言語モデル）を応用し、CT画像を見ながら医師が対話形式で所見を生成できる新たな診断支援技術を開発しました。
本技術により、医師間のばらつきを抑えた安定した診断と精度向上が期待されます。
本研究成果は、2026年3月27日にSpringer社の国際学術誌「International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery」に掲載されました。
【ポイント】
-
・視覚言語モデルを用いて胸部CT画像から肺結節の特徴を文章として自動生成する技術を開発した。
・医師の関心に応じた質問に答えることで、対話的に所見を提示できる新しい診断支援の仕組みである視覚的質問応答技術（Visual Question Answering: VQA）注１）を提案した。
・肺結節の形状や内部構造などの専門的な情報を活用し、画像・質問・所見文を対応づけた新しい学習データを構築した。
【掲載論文】
雑誌名：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
タイトル：Visual question answering-based image-finding generation for pulmonary nodules on chest CT from structured annotations（構造化アノテーションを用いた視覚的質問応答による胸部CT肺結節の画像所見生成）
著者名：Maiko Nagao, Kaito Urata, Atsushi Teramoto, Kazuyoshi Imaizumi, Masashi Kondo & Hiroshi Fujita （長尾 茉衣子, 浦田 海翔, 寺本 篤司, 今泉 和良, 近藤 征史, 藤田 広志）
掲載日時： 2026年3月27日
DOI: 10.1007/s11548-026-03608-0
プレスリリース本文はこちら
https://www.meijo-u.ac.jp/news/asset/8646053810a2001ca26b20d40ec3211b.pdf
【用語解説】
注１）視覚的質問応答技術（Visual Question Answering: VQA）：
画像とそれに関する質問を入力として受け取り、適切な回答を生成する AI タスク。
画像認識と自然言語処理を組み合わせたもので、医療・ロボティクス・視覚支援などの分野で注目されている。
