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2020年01月24日
大腸CTアカデミア 大腸内視鏡AIシステムの課題は？
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
新規大腸CT検査技師認定手続きのお知らせ
最新情報が更新されています１l
申請には、第59回日本消化器がん検診学会総会（2020年 6月5日（金）〜7日（日）福岡市）への参加及び総会で開催される大腸CT検査教育研修会の出席、２０１９年度中（2019年4月1日?2020年3月31日）の本学会への入会が必須となっておりますが、第1回に申請をご希望の方は、遅くとも2020年2月末日までに入会手続きを完了してください。
大腸CT検査技師の認定資格を取得された場合、２０２０年１１月１日から申請が開始される大腸CT検査技術認定施設に申請することが可能になります。
＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 651 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【考察】
今回開発したこのAIシステムの課題として、本システムは20病変を検出できなかった（偽陰性率2.7%）。
これらの見逃し病変は、画像の端に斜めに撮影されたか、ひだの陰に隠れていたためで、このAIシステムが生体内でリアルタイムで使用する際に、注意深く観察すれば、これら見逃し病変の大部分が検出された。
また、このAIシステムは、画面の遠くに写っているいる病変の検出は不良であった。
AIが学習する際に使用された病変画像は、内視鏡医が病変に気付きその病変画像を撮影したものを使用したので当然の結果と考えられる。
そこで、2回目の学習期間では連続するビデオ画像も使用した。
遠くに写っている病変データでさらに学習することにより、このAIシステムは臨床的により信頼性の高いものに発展すると考えられる。
（感想）
見逃し病変を集積し、それを学習していくことでAIの精度は上がっていくことでしょう。
精度を高めていく努力は必用ですが、医師がAIに依存しすぎないか、そもそもこれから学んでいく医師の診断能力の成長を妨げないかなど、新たな問題が生じるのかもしれませんね。
次回から新しい論文をご紹介します。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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・待ち時間に気軽にみられる。
・配信されたことがすぐに分かる。
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（恐れ入りますが、ラインコミュニティは医療関係者の方に限定させていただいております）
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本ブログの無断転用および複製を禁止いたします。
著者に無断で各種メディアに貼り付ける
などの行為は著作権違反となります。
読者の皆さまの大腸検査に対する知識のお役に立ちましたら幸いです。
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大腸CT検査技師の認定資格を取得された場合、２０２０年１１月１日から申請が開始される大腸CT検査技術認定施設に申請することが可能になります。
＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
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PubMedから、今日のつぶやき − 651 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【考察】
今回開発したこのAIシステムの課題として、本システムは20病変を検出できなかった（偽陰性率2.7%）。
これらの見逃し病変は、画像の端に斜めに撮影されたか、ひだの陰に隠れていたためで、このAIシステムが生体内でリアルタイムで使用する際に、注意深く観察すれば、これら見逃し病変の大部分が検出された。
また、このAIシステムは、画面の遠くに写っているいる病変の検出は不良であった。
AIが学習する際に使用された病変画像は、内視鏡医が病変に気付きその病変画像を撮影したものを使用したので当然の結果と考えられる。
そこで、2回目の学習期間では連続するビデオ画像も使用した。
遠くに写っている病変データでさらに学習することにより、このAIシステムは臨床的により信頼性の高いものに発展すると考えられる。
（感想）
見逃し病変を集積し、それを学習していくことでAIの精度は上がっていくことでしょう。
精度を高めていく努力は必用ですが、医師がAIに依存しすぎないか、そもそもこれから学んでいく医師の診断能力の成長を妨げないかなど、新たな問題が生じるのかもしれませんね。
次回から新しい論文をご紹介します。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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2020年01月23日
大腸CTアカデミア リアルタイム大腸内視鏡AIシステムの強みは！？
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
第16回消化管先進画像診断研究会(GAIA)
2020年3月14日（土）
会場 横浜市健康福祉総合センター（桜木町駅前）
テーマ「先進画像診断の現在、そして未来」
特別講演「医療画像、医療機器に対するAI 技術」
富士フイルム株式会社 桝本 潤先生
教育講演「胃Ｘ線像の画質と読影と線量との関係」
慶應義塾大学病院 吉田諭史先生
パネルディスカッション
「これから始まる大腸CT 検査技師認定制度」
事前参加申込み
受付専用メール gaia16.yokohama@gmail.com
是非、ご参加くださいね！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 650 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
日本消化器がん検診学会で来年から開始される「大腸CT検査技師認定」について多くの質問をいただいております。
学会ウェブサイトにありますように「2019年度中（2019年4月1日〜2020年3月31日）に学会に入会が完了していれば、来年度初回の申請に間に合います。
「２．大腸CT検査技師認定要件」で「（2）申請時において1年以上本学会の会員で当該年度の会費が納入されており、大腸CT検査撮影技師としての実務経験が1年以上であること。」とありますが、初回認定時の入会は2020年3月末までに入会が完了していれば大丈夫です。
http://www.jsgcs.or.jp/authorization/daichouct/index
是非、皆さん、取得してくださいね！
取得すれば２０２０年後半に施設認定の取得も可能となります。
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【考察】
今回開発したAIシステムの強みは
１．AIの学習に2000以上の病変の5000画像を用いたことで高い診断能を有すること
２．AIの学習では500以上の表面型病変の3000画像を使用したこと
３．ほぼリアルタイムの判定を可能としたこと
である。
（感想）
AIの学習になる教師用データの質と量がAIの性能を大きく左右する一つの要因となります。
大切ですね。
今日は短めですが、このあたりにしますね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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第16回消化管先進画像診断研究会(GAIA)
2020年3月14日（土）
会場 横浜市健康福祉総合センター（桜木町駅前）
テーマ「先進画像診断の現在、そして未来」
特別講演「医療画像、医療機器に対するAI 技術」
富士フイルム株式会社 桝本 潤先生
教育講演「胃Ｘ線像の画質と読影と線量との関係」
慶應義塾大学病院 吉田諭史先生
パネルディスカッション
「これから始まる大腸CT 検査技師認定制度」
事前参加申込み
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PubMedから、今日のつぶやき − 650 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
日本消化器がん検診学会で来年から開始される「大腸CT検査技師認定」について多くの質問をいただいております。
学会ウェブサイトにありますように「2019年度中（2019年4月1日〜2020年3月31日）に学会に入会が完了していれば、来年度初回の申請に間に合います。
「２．大腸CT検査技師認定要件」で「（2）申請時において1年以上本学会の会員で当該年度の会費が納入されており、大腸CT検査撮影技師としての実務経験が1年以上であること。」とありますが、初回認定時の入会は2020年3月末までに入会が完了していれば大丈夫です。
http://www.jsgcs.or.jp/authorization/daichouct/index
是非、皆さん、取得してくださいね！
取得すれば２０２０年後半に施設認定の取得も可能となります。
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【考察】
今回開発したAIシステムの強みは
１．AIの学習に2000以上の病変の5000画像を用いたことで高い診断能を有すること
２．AIの学習では500以上の表面型病変の3000画像を使用したこと
３．ほぼリアルタイムの判定を可能としたこと
である。
（感想）
AIの学習になる教師用データの質と量がAIの性能を大きく左右する一つの要因となります。
大切ですね。
今日は短めですが、このあたりにしますね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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2020年01月22日
大腸CTアカデミア 大腸内視鏡AIシステムの感度と特異度は！？
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第59回消化器がん検診学会総会
2020年6月5日（金）- 7日（日）
会場 福岡国際会議場
パネルディスカッション２
「これから求められる大腸CT検査 −放射線医、消化器科医、技師の役割からみた現状と課題-」
大腸CT検査技師認定を受けるために
大腸CT検査教育研修会の出席が必須ですよ！
（6月7日午前中の参加でOKです）
＊類似の認定制度が発足したそうです。
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PubMedから、今日のつぶやき − 649 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【結果】
検証研究（学習用データとは別に検証用に752病変の705枚の静止画像、4135枚の癌がない大腸静止画像）において、今回開発されたAIシステムの感度は97.3%、特異度は99.0%であった。
サブグループの検討では、隆起性病変の感度が98.1%、表面型病変の感度は92.9%であった。
AIの診断精度は、経験のある内視鏡医や初級医の診断を上まわった。
（感想）
偽陽性の少なさが素晴らしいと思います。
実際に使用してみたいですね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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第59回消化器がん検診学会総会
2020年6月5日（金）- 7日（日）
会場 福岡国際会議場
パネルディスカッション２
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PubMedから、今日のつぶやき − 649 −
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それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【結果】
検証研究（学習用データとは別に検証用に752病変の705枚の静止画像、4135枚の癌がない大腸静止画像）において、今回開発されたAIシステムの感度は97.3%、特異度は99.0%であった。
サブグループの検討では、隆起性病変の感度が98.1%、表面型病変の感度は92.9%であった。
AIの診断精度は、経験のある内視鏡医や初級医の診断を上まわった。
（感想）
偽陽性の少なさが素晴らしいと思います。
実際に使用してみたいですね。
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2020年01月21日
大腸CTアカデミア リアルタイムの大腸内視鏡画像補助診断とは！？
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大腸CT検査技師認定制度がはじまります！！
1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日〜 6月30日
2 ．申請には
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で開催される大腸CT検査教育研修会の出席
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PubMedから、今日のつぶやき − 648 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【結果】
今回開発したAIシステムは、各フレームまたは画像を分析し、0.03秒以内に結果を表示することができた。
Supplementary Video 1
下記URLの後半、「Supplementary information」の「Supplementary Video 1」をクリックするとアクセスフリーで動画が見られます。
https://www.nature.com/articles/s41598-019-50567-5#Sec9
動画のダウンロードとなりますのでwifi環境でどうぞ。
Fig. 3
AIが検出した代表的な病変
ラインコミュニティ限定で配信しました。
（感想）
動画を見てもらえば、ほぼリアルタイムだということが実感できると思います。
素晴らしいですね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日〜 6月30日
2 ．申請には
第59回日本消化器がん検診学会総会
（2020年6月 福岡市）
で開催される大腸CT検査教育研修会の出席
2019年度中の学会への入会等が必須です。
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学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 648 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【結果】
今回開発したAIシステムは、各フレームまたは画像を分析し、0.03秒以内に結果を表示することができた。
Supplementary Video 1
下記URLの後半、「Supplementary information」の「Supplementary Video 1」をクリックするとアクセスフリーで動画が見られます。
https://www.nature.com/articles/s41598-019-50567-5#Sec9
動画のダウンロードとなりますのでwifi環境でどうぞ。
Fig. 3
AIが検出した代表的な病変
ラインコミュニティ限定で配信しました。
（感想）
動画を見てもらえば、ほぼリアルタイムだということが実感できると思います。
素晴らしいですね。
それでは、また
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https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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2020年01月20日
大腸CTアカデミア リアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発方法
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大腸CT検査技師認定制度がはじまります！！
1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日〜 6月30日
2 ．申請には
第59回日本消化器がん検診学会総会
（2020年6月 福岡市）
で開催される大腸CT検査教育研修会の出席
2019年度中の学会への入会等が必須です。
＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 647 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【方法】
3つのグループの画像を用いてAI学習を開始した、
グループ１：隆起性病変の1379病変のうち1244の静止画像
グループ２：ビデオから、173の連続した病変の891フレームと癌を認めない腸管の134,983フレーム
グループ３：表面隆起性病変と陥凹性病変の564病変のうち2843の静止画像
Fig 1.
学習に使用された代表的な大腸病変画像
ラインコミュニティ限定で配信しました。
（感想）
AI開発ではこの学習の工程が地味に大変ですね。
大腸CT検査の分野でもAI開発が進んでいますよ。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
◆メルマガ「大腸CT検査アカデミー」無料購読募集中です◆
ライン参加者の皆様も過去の記事を読むのに便利ですよ〜
☆☆大腸CT検査ってなあに？ 〜大腸がんをへらせるの？〜☆☆
Q&A方式で、一般の方の素朴な疑問に答えます！
ご質問もお待ちしています。
◆ラインコミュニティ「CTC Academy」の参加募集◆
メリット
・画像が共有できる！
・最新の情報を入手できる。
・仲間と意見を交換できる。
・待ち時間に気軽にみられる。
・配信されたことがすぐに分かる。
☆彡 入会希望の方はご連絡下さい
【116名の仲間がいるよ！】
（恐れ入りますが、ラインコミュニティは医療関係者の方に限定させていただいております）
■読影トレーニングに関して重要なお知らせです。■
ここ数年、ボランティアで読影トレーニングを行ってきましたが、
自身の業務が膨大になってきたこともあり、
残念ながら永続的に続けることは困難となりました。
2017年の春から予告しておりましたように、
ボランティアによる読影トレーニングの実施は
2017年末で終了いたしました。
何卒、ご理解のほどよろしくお願い致します。
●お願いとお断り●
本ブログの無断転用および複製を禁止いたします。
著者に無断で各種メディアに貼り付ける
などの行為は著作権違反となります。
読者の皆さまの大腸検査に対する知識のお役に立ちましたら幸いです。
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大腸CT検査技師認定制度がはじまります！！
1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日〜 6月30日
2 ．申請には
第59回日本消化器がん検診学会総会
（2020年6月 福岡市）
で開催される大腸CT検査教育研修会の出席
2019年度中の学会への入会等が必須です。
＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 647 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【方法】
3つのグループの画像を用いてAI学習を開始した、
グループ１：隆起性病変の1379病変のうち1244の静止画像
グループ２：ビデオから、173の連続した病変の891フレームと癌を認めない腸管の134,983フレーム
グループ３：表面隆起性病変と陥凹性病変の564病変のうち2843の静止画像
Fig 1.
学習に使用された代表的な大腸病変画像
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（感想）
AI開発ではこの学習の工程が地味に大変ですね。
大腸CT検査の分野でもAI開発が進んでいますよ。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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2020年01月17日
大腸CTアカデミア ディープラーニングを用いたAIによる病変画像の認識は、乳癌、皮膚癌、糖尿病性網膜症に用いられるようになってきた
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
FUJIFILM MEDICAL SEMINAR 2020 in 熊本
3D画像解析の現状とこれから
〜CT Colonographyの取組みと現状〜
日時：2020年3月7日（土）13:00〜16:30
会場：TKPガーデンシティ ネストホテル熊本 2階「あそ」
講演I
富士フイルムのAI『REi LI』が目指すこれからの画像診断
桝本 潤 先生
講演II
CT Colonographyにおける手術支援画像
富田 博信 先生
パネルディスカッション
CT Colonographyの標準化と認定制度について
特別講演
大腸がん検診におけるCT Colonographyの現状と展望 〜行動経済学とAIの視点から考える〜
永田 浩一
是非、ご参加くださいね！
お問い合わせ先
富士フイルム株式会社 九州支社熊本営業所
TEL： 096-368-2111 FAX : 096-365-0851
担当者 : 緒方・下平
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 646 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【背景】
ディープラーニング技術は、とくに画像の定量化、検出・分類・層別化に優れていることが知られている。
2015年のImageNetを使った画像認識コンペティション（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）ではディープラーニングを用いたAIが人間の画像認識を越えた。
ディープラーニングを用いたAIによる病変画像の認識は、乳癌、皮膚癌、糖尿病性網膜症に用いられるようになり、そのシステムは画像の特長分析に長けていることが判明している。
さらに、非常に限定的ではあるが、AIはマンモグラフィやCT検査に活用されている。
大腸内視鏡検査においても大腸ポリープの検出にAIの活用が試みられてきたが、いまだその結果は満足いくものではない、
本研究では、大腸内視鏡検査中に早期の大腸癌をAIでリアルタイムに検出するシステム開発を行った。
（感想）
ImageNetを使った画像認識コンペティションについて詳しく知りたい方はこちらからどうぞ！
pdfが開きます。
この分野は発展と成果の報告が早い流れで進んでいます。
遅れずに取り入れていく必要がありますね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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3D画像解析の現状とこれから
〜CT Colonographyの取組みと現状〜
日時：2020年3月7日（土）13:00〜16:30
会場：TKPガーデンシティ ネストホテル熊本 2階「あそ」
講演I
富士フイルムのAI『REi LI』が目指すこれからの画像診断
桝本 潤 先生
講演II
CT Colonographyにおける手術支援画像
富田 博信 先生
パネルディスカッション
CT Colonographyの標準化と認定制度について
特別講演
大腸がん検診におけるCT Colonographyの現状と展望 〜行動経済学とAIの視点から考える〜
永田 浩一
是非、ご参加くださいね！
お問い合わせ先
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TEL： 096-368-2111 FAX : 096-365-0851
担当者 : 緒方・下平
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 646 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【背景】
ディープラーニング技術は、とくに画像の定量化、検出・分類・層別化に優れていることが知られている。
2015年のImageNetを使った画像認識コンペティション（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）ではディープラーニングを用いたAIが人間の画像認識を越えた。
ディープラーニングを用いたAIによる病変画像の認識は、乳癌、皮膚癌、糖尿病性網膜症に用いられるようになり、そのシステムは画像の特長分析に長けていることが判明している。
さらに、非常に限定的ではあるが、AIはマンモグラフィやCT検査に活用されている。
大腸内視鏡検査においても大腸ポリープの検出にAIの活用が試みられてきたが、いまだその結果は満足いくものではない、
本研究では、大腸内視鏡検査中に早期の大腸癌をAIでリアルタイムに検出するシステム開発を行った。
（感想）
ImageNetを使った画像認識コンペティションについて詳しく知りたい方はこちらからどうぞ！
pdfが開きます。
この分野は発展と成果の報告が早い流れで進んでいます。
遅れずに取り入れていく必要がありますね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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2020年01月16日
大腸CTアカデミア 大腸内視鏡検査におけるポリープの見落とし率は20%程度だが、その率は内視鏡医のレベルによって変動する！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
新規大腸CT検査技師認定手続きのお知らせ
最新情報が更新されています１l
申請には、第59回日本消化器がん検診学会総会（2020年 6月5日（金）〜7日（日）福岡市）への参加及び総会で開催される大腸CT検査教育研修会の出席、２０１９年度中（2019年4月1日?2020年3月31日）の本学会への入会が必須となっておりますが、第1回に申請をご希望の方は、遅くとも2020年2月末日までに入会手続きを完了してください。
大腸CT検査技師の認定資格を取得された場合、２０２０年１１月１日から申請が開始される大腸CT検査技術認定施設に申請することが可能になります。
＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 645 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【背景】
不完全な大腸内視鏡検査が検査後大腸癌（post-colonosopy CRC, PCCRC）を引き起こしている。
PCCRCは切除された大腸癌の3-10%に上るとみられている。
PCCRCの原因は、見落としが58%、未受診が20%、新規発生癌が13%、病変の不完全切除が9%となっている。
PCCRCに多い特長は、
(1) 右側結腸
(2) サイズが小さいあるいは早期癌
(3) 表面型病変
と報告されている。
大腸内視鏡検査におけるポリープの見落とし率は20%程度と報告されているが、その率は内視鏡医のレベルによって変動する。
そこで、AI技術は内視鏡検査中における病変の見落としを防ぐことに有用である可能性があること、AI技術は内視鏡医の技術の差を埋めることができること、さらに表面型病変の検出に役立つかもしれないことといった仮説を立てた。
（感想）
PCCRCはこのつぶやきでも何度か取り上げました。
最近問題になっていますね。
この問題をAIで解決しようという素晴らしい取り組みですね。
読み込んでいきたいと思います。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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【背景】
不完全な大腸内視鏡検査が検査後大腸癌（post-colonosopy CRC, PCCRC）を引き起こしている。
PCCRCは切除された大腸癌の3-10%に上るとみられている。
PCCRCの原因は、見落としが58%、未受診が20%、新規発生癌が13%、病変の不完全切除が9%となっている。
PCCRCに多い特長は、
(1) 右側結腸
(2) サイズが小さいあるいは早期癌
(3) 表面型病変
と報告されている。
大腸内視鏡検査におけるポリープの見落とし率は20%程度と報告されているが、その率は内視鏡医のレベルによって変動する。
そこで、AI技術は内視鏡検査中における病変の見落としを防ぐことに有用である可能性があること、AI技術は内視鏡医の技術の差を埋めることができること、さらに表面型病変の検出に役立つかもしれないことといった仮説を立てた。
（感想）
PCCRCはこのつぶやきでも何度か取り上げました。
最近問題になっていますね。
この問題をAIで解決しようという素晴らしい取り組みですね。
読み込んでいきたいと思います。
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2020年01月15日
大腸CTアカデミア 表面型病変の検出をサポートしてくれAIは臨床的にインパクトが大きい！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
第16回消化管先進画像診断研究会(GAIA)
2020年3月14日（土）
会場 横浜市健康福祉総合センター（桜木町駅前）
テーマ「先進画像診断の現在、そして未来」
特別講演「医療画像、医療機器に対するAI 技術」
富士フイルム株式会社 桝本 潤先生
教育講演「胃Ｘ線像の画質と読影と線量との関係」
慶應義塾大学病院 吉田諭史先生
パネルディスカッション
「これから始まる大腸CT 検査技師認定制度」
事前参加申込み
受付専用メール gaia16.yokohama@gmail.com
是非、ご参加くださいね！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 644 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【アブストラクト】
病変を高速に検出するために、構造データを高精度に学習する計量テンソルの学習モデルが用いられ、このAIシステムは画像あたり平均21.9μmsで癌の候補領域を予測できる。
（このあたりの記載は専門的内容のため十分に咀嚼できていません。どうぞご容赦ください）
結果を受けて、今回開発されたAIシステムは大腸内視鏡検査で見落とされやすい表面型病変を良好に検出しており、内視鏡医を十分にサポートできる技術だと考えられる。
このAIシステムは、内視鏡検査医に表面型病変などの見落としやすい病変をリアルタイムでアラートを出し、病変異常を見逃さないようにすることが可能であり、大腸がんの早期発見に結び付くことが期待される。
（感想）
隆起型病変のリアルタイムの検出はそれほど役に立たないでしょう。
けれども表面型病変の検出をサポートしてくれるのであれば臨床的にインパクトは大きいですね。
次回から本文に入っていきますね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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2020年3月14日（土）
会場 横浜市健康福祉総合センター（桜木町駅前）
テーマ「先進画像診断の現在、そして未来」
特別講演「医療画像、医療機器に対するAI 技術」
富士フイルム株式会社 桝本 潤先生
教育講演「胃Ｘ線像の画質と読影と線量との関係」
慶應義塾大学病院 吉田諭史先生
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病変を高速に検出するために、構造データを高精度に学習する計量テンソルの学習モデルが用いられ、このAIシステムは画像あたり平均21.9μmsで癌の候補領域を予測できる。
（このあたりの記載は専門的内容のため十分に咀嚼できていません。どうぞご容赦ください）
結果を受けて、今回開発されたAIシステムは大腸内視鏡検査で見落とされやすい表面型病変を良好に検出しており、内視鏡医を十分にサポートできる技術だと考えられる。
このAIシステムは、内視鏡検査医に表面型病変などの見落としやすい病変をリアルタイムでアラートを出し、病変異常を見逃さないようにすることが可能であり、大腸がんの早期発見に結び付くことが期待される。
（感想）
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けれども表面型病変の検出をサポートしてくれるのであれば臨床的にインパクトは大きいですね。
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大腸CTアカデミア リアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの表面型病変の感度が素晴らしい
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大腸CT検査技師認定制度がはじまります！！
1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日〜 6月30日
2 ．申請には
第59回日本消化器がん検診学会総会
（2020年6月 福岡市）
で開催される大腸CT検査教育研修会の出席
2019年度中の学会への入会等が必須です。
＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 643 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【アブストラクト】
われわれの開発したAIシステムは、感度と特異度がそれぞれ97.3%、99.0%であり、AUC曲線下面積がは0.975であった。
（補足）
ROC曲線を作成した時に、グラフの曲線より下の部分の面積をAUC（Area Under the Curve）といいます。AUCは0から1までの値をとり、値が1に近いほど判別能が高くなります。
感度を詳しくみてみるとは、隆起型病変で98.0%、表面型病変で93.7%であった。
（感想）
素晴らしい成績ですね。
とくに表面型病変の感度が素晴らしいです。
個人的に気になるのは特異度でしょうか。
偽陽性の頻度についても知りたいですね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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ライン参加者の皆様も過去の記事を読むのに便利ですよ〜
☆☆大腸CT検査ってなあに？ 〜大腸がんをへらせるの？〜☆☆
Q&A方式で、一般の方の素朴な疑問に答えます！
ご質問もお待ちしています。
◆ラインコミュニティ「CTC Academy」の参加募集◆
メリット
・画像が共有できる！
・最新の情報を入手できる。
・仲間と意見を交換できる。
・待ち時間に気軽にみられる。
・配信されたことがすぐに分かる。
☆彡 入会希望の方はご連絡下さい
【116名の仲間がいるよ！】
（恐れ入りますが、ラインコミュニティは医療関係者の方に限定させていただいております）
■読影トレーニングに関して重要なお知らせです。■
ここ数年、ボランティアで読影トレーニングを行ってきましたが、
自身の業務が膨大になってきたこともあり、
残念ながら永続的に続けることは困難となりました。
2017年の春から予告しておりましたように、
ボランティアによる読影トレーニングの実施は
2017年末で終了いたしました。
何卒、ご理解のほどよろしくお願い致します。
●お願いとお断り●
本ブログの無断転用および複製を禁止いたします。
著者に無断で各種メディアに貼り付ける
などの行為は著作権違反となります。
読者の皆さまの大腸検査に対する知識のお役に立ちましたら幸いです。
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大腸CT検査技師認定制度がはじまります！！
1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日〜 6月30日
2 ．申請には
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それでは、論文
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【アブストラクト】
われわれの開発したAIシステムは、感度と特異度がそれぞれ97.3%、99.0%であり、AUC曲線下面積がは0.975であった。
（補足）
ROC曲線を作成した時に、グラフの曲線より下の部分の面積をAUC（Area Under the Curve）といいます。AUCは0から1までの値をとり、値が1に近いほど判別能が高くなります。
感度を詳しくみてみるとは、隆起型病変で98.0%、表面型病変で93.7%であった。
（感想）
素晴らしい成績ですね。
とくに表面型病変の感度が素晴らしいです。
個人的に気になるのは特異度でしょうか。
偽陽性の頻度についても知りたいですね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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自身の業務が膨大になってきたこともあり、
残念ながら永続的に続けることは困難となりました。
2017年の春から予告しておりましたように、
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2017年末で終了いたしました。
何卒、ご理解のほどよろしくお願い致します。
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2020年01月10日
大腸CTアカデミア 大腸腫瘍に対するリアルタイム検出システムは、大腸内視鏡検査の見落としを防ぐ可能性がある！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
第59回消化器がん検診学会総会
2020年6月5日（金）- 7日（日）
会場 福岡国際会議場
演題登録中ですよ！！
パネルディスカッション２
「これから求められる大腸CT検査 −放射線医、消化器科医、技師の役割からみた現状と課題-」
または
大腸CT検査に関する一般演題応募を
お待ち申し上げます！！
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＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
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PubMedから、今日のつぶやき − 642 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【アブストラクト】
大腸内視鏡検査の技術は内視鏡医間で差があり、その技術差は主に経験値に起因する。
技術差を埋める抜本的な解決策が必用である。
リアルタイムの大腸腫瘍検出システムは、大腸内視鏡検査の見落としを防ぐ効果があると考えられている。
われわれは早期大腸癌を自動的に検出できるAIを開発した。
（感想）
ワクワクするような内容ですね。
読み進めていこうと思います。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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自身の業務が膨大になってきたこともあり、
残念ながら永続的に続けることは困難となりました。
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会場 福岡国際会議場
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または
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大腸内視鏡検査の技術は内視鏡医間で差があり、その技術差は主に経験値に起因する。
技術差を埋める抜本的な解決策が必用である。
リアルタイムの大腸腫瘍検出システムは、大腸内視鏡検査の見落としを防ぐ効果があると考えられている。
われわれは早期大腸癌を自動的に検出できるAIを開発した。
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