・土器の三次元（3D）点群データを用いて形態学的分類を行う深層学習（ディープラーニング）注1）モデルを開発し、二次元形状の解析では実現できなかった分類に成功した。・猿投窯注2）出土の須恵器注3）917点の点群に対して高精度で分類が可能なことを示した。・PCA注4）、階層クラスタリング注5）、3D Grad-CAM注6）によって分類の解釈性を高めた。・須恵器の形態学的変化が食習慣の変化に関連している可能性を指摘した。・...

⚫ 上部胃がんでは、脾門部リンパ節転移の可能性を踏まえ脾臓を摘出することがあります。しかし、脾臓の摘出は合併症の発生率が高く、また実際は転移していない場合もあるなどの課題もあり、脾門部リンパ節転移の確かな予測による適切な意思決定方法が求められています。⚫ 従来の頻度主義アプローチに基づく機械学習モデルは、1 点推定値しか提供できず予測の不確実性を把握できないため、臨床現場での使用には適しておりませんでした。今回、ベイズ主義アプローチに基づく予測の不確実性に焦点を当てた意思決定に役立つ予測モデルの開発を試み、臨床病理学的特性から上部胃がんにおける脾門部リンパ節転移の個々の事後確率分...