卵巣がんは初期に症状が出にくいがんであり、さらに患者数は増加し、大きな社会問題になっている。 現状、医師がMRI検査の画像を用いてがんの種類と性質を推測する。そして、患者が適切な治療を受けられるよう、卵巣がんの種類に応じて、治療方針が選択される。しかし、画像分析医師の人手不足うえに，診断に専門知識と経験が必要なために，医師の経験差により、診断結果に違いが出てしまうという問題がある。これを解決するために人工知能を用いたMRI画像の分類による卵巣がん診断の支援が必要である。
本研究は、Vision Transformerとfocal lossを用いてMRI画像の診断を支援することにより、卵巣がんの補助診断の実現と画像分析医師のストレス軽減が期待される。