BERT-based few-shot learning for automatic anomaly classification from Japanese multi-institutional CT scan reports

リサーチアシスタントの桑原さん、韓さんと村尾特任准教授、佐藤センター長による、エックス線CTの所見文解析に関する発表がComputer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2020に採択されました。

エックス線CTの画像を診断する放射線科医が書いた所見文を解析し、疾患の有無を自動で判定する自然言語処理 (NLP, natural language processing) アルゴリズムを研究しています。多施設のデータを利用することで、所見を記述する放射線科医の違いを吸収したモデルを作りました。近年、NLPの分野で革新的な精度を達成したBERTの日本語版をベースにしています。

Ryosuke Kuwabara, Changhee Han, Kohei Murao and Shin’ichi Satoh

BERT-based few-shot learning for automatic anomaly classification from Japanese multi-institutional CT scan reports

CARS 2020, 23-27 June 2020, Munich, Germany

発表はポスターの予定です。