肺塞栓症（PE）の診断において、CT肺動脈造影（CTPA）画像の読影は不可欠だが、そのための詳細なアノテーション作業は医療従事者の大きな負担となっている。この課題に対し、本研究では、アノテーションコストを軽減しつつ高精度な診断を可能にする半教師あり学習アプローチを提案している。

研究チームは、RSNA肺塞栓症CTデータセットを用いて、注意機構（Attention）を組み込んだCNN-RNNモデルをトレーニングした。比較のため、教師データとして症例レベルのラベルのみを用い...