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コリログ

青コリが書く雑文。ブラゲからガジェットまで

labellioを使ってプログラミング知識0だけどディープラーニングで悪性黒色腫を診断できるか試してみた。

インターネット インターネット-深層学習

d.hatena.ne.jp

fromdusktildawn.hatenablog.com

を読んで自分でディープラーニングの流行をとりあえず手で動かすことで追ってみたい。そして、深層学習分野の専門家でもないが知らない人に自分の専門分野近くと掛け合わせ少しでも光る未来が提示したい。そう思ってやってみた。

作者スペック

Phyton?何それ?おいしいの?Vim?Git Hub? Hello worldさえ表示させることが出来ません。医学的知識は一応それなり。

環境

Labellioというプログラミング知識なしでディープラーニングが出来るサイトのサービスを利用しました。触った印象ではいわゆる教師付学習というものが出来るようです。

なぜ悪性黒色腫なのか?

悪性黒色腫一般名ほくろの癌は予後が悪い癌の一つです。しかし、この癌の診断方法はディープラーニングのシステムと相性が非常に良いと感じたのがこれを選んだ理由です。

なぜ相性が良いのか?

悪性黒色腫は

①ダーマスコープという拡大鏡を用い診察する。

②切除し病理診断し診断確定

の2段階診断で治療までもっていく疾患です。

その第1フェーズがまさにディープラーニングに非常に近い画像認識を医師が行っているのでは無いか?と考えた。第1フェーズで医師が行う診断とは、ほくろの拡大像から細かい特徴を抽出し、これが切除するに値するかその他ほくろ関係の疾患かどうかを判断することである。これは画像を細かく分解し特徴を抽出し、判断するディープラーニングというものに近いのではないか?機械の方がよりバイアスを除去し正確に診断できるのでは無いか?の疑問に自分で向かってみたくなった。

 

サインイン

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右上をクリックしてサインインします。

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GitHubとGoogleアカウントからログイン出来ます。

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クリエイトモデルをクリックします。

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名前を入れてAdd Detaをクリックします。

f:id:tmura3:20150927221523p:plain

ZIP、TSV、Web(Bing、Flicker)から選べますがWebは時間がかかりすぎるのでお薦めできません。

ZIPに

Deta/melanoma/001.jpg

                          /002.jpg...

Deta/non_melanoma/001.jpg...

という構成でZipを作りアップロードします。

今回はMelanomaかMelanoma以外かというシンプルなもので基底細胞癌、有棘細胞癌など他の皮膚癌は除外しました。用意したサンプルはGoogleでMelanoma Dermascopyで検索しそれっぽいものを選択し50枚用意しました。その他のものはGoogleでDermascopyと検索しMelanomaとは明らかに異なるものを20枚選択しました。

そしてアップロードすること数分で完成

こちらが悪性黒色腫群

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こちらが非悪性黒色腫群

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いざ実践!

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自分の診断とも完全に一致。続いて非メラノーマの方も確認

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あってる!

 

いまの僕ではここまで

精度については全く検討していませんし、全然科学、研究に値しないお遊びの範疇の話ですが医学と深層学習の可能性を感じていただけたら幸いです。N数を増やすことで今後診断精度をあげることも可能でしょう。そして、悪性黒色腫だけでなく診断学というものは今後大きなブレイクスルーを迎える可能性を秘めているのではないかとこのWebの片隅で叫びたい。

 

なにかお役に立てることがあれば青コリ@aocorydorasまで