・M1 西村 雅貴

昨今、ChatGPTや画像生成AI、その他生成モデルの進化が目覚ましく、これらの技術は多方面で活用されています。私の研究では、深層生成モデルの一種である拡散モデルを用いた脳腫瘍セグメンテーションに焦点を当てています。非常に小さな腫瘍や、腫瘍と正常臓器の境界部の判別を試みることで、医師の負担軽減と誤診防止に貢献することを目指しています。従来の識別モデルでは把握が難しい複雑な腫瘍の形状や周囲組織との関係性など全体構造の理解を、拡散モデルは確率分布の学習により可能とし、欠損やノイズの補完能力が高いという特徴もあります。私は、拡散モデルへの条件付けの工夫を行ったり、段階的にするなどして腫瘍の精度向上に取り組んでいます。また、医療データに限らず幅広い分野への応用も考えていき、特定の枠にとらわれず柔軟に研究を進めています。