核医学における生成的人工知能の画期的応用：合成骨スキャン画像の可能性と深層学習への応用 背景と研究課題 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）の急速な発展は、医用画像解析に革新をもたらしました。例えば、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network）は、疾患診断、解剖学的構造のセグメンテーション、患者予後の予測および治療反応の評価といった分野で大きな可能性を示しています。しかし、これらの技術の広範な応用は、通常、膨大で正確にラベル付けされたデータセットに依存しています。しかし、医療分野では、このような大規模なラベル付きデータを収集することは費用がかかり、時間もかかる上、患者のプライバシー保護のためにデータ共有が厳しく制限されるため、データ...

大規模言語モデルの放射線画像解釈における性能：人間の読者との比較研究 学術的背景 近年、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は、特に自然言語処理の分野で強力な能力を発揮しています。マルチモーダルLLMsの発展により、これらのモデルはテキストだけでなく、音声、視覚、ビデオなど多様な入力形式を処理できるようになりました。代表的なマルチモーダルLLMsには、OpenAIのGPT-4 Turbo with Vision（GPT-4V）、Google DeepMindのGemini 1.5 Pro、そしてAnthropicのClaude 3があります。これらのモデルは、放射線学分野での応用も増えており、特に放射線レポートの生成や構造化において優れた性能を示していま...