大腸CTアカデミア　カプセル内視鏡の診断の負担の軽減を実現できるか！？: 大腸CTアカデミア

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2019年01月04日

大腸CTアカデミア　カプセル内視鏡の診断の負担の軽減を実現できるか！？

PubMedから、今日のつぶやき－ 397 －

Aoki T, et al. Automatic detection of erosions and ulcerations in wireless capsule endoscopy images based on a deep convolutional neural network. Gastrointest Endosc 2018 inpress.

それでは、論文
「畳み込みニューラルネットワークを用いた
小腸カプセル内視鏡検査のびらん・潰瘍の自動検出」
のご紹介です。

本文を見ていきましょう。

【背景】
カプセル内視鏡は小腸の観察および診断に革命を起こした。

カプセル内視鏡は消化管の内腔を通過し、
一人当たり6万枚の画像を撮影し転送する。

カプセル内視鏡検査の読影には、
30分から120分間もの間、
集中して観察する必要がある。

しかしながら、病変の移っている画像が1，2枚しかないこともあり
読影経験が少なかったり、集中力の欠如により
見逃しが容易に発生しうる。

コンピュータが自動的に消化管の異常を検出することで
病変の見逃すしを減らし、医師の負担を軽減する一助になる可能性がある。

小腸のびらんや潰瘍性病変は小腸カプセル内視鏡検査で
最も検出される病変である。

従来の自動病変描出は、色調変化に基づくものであった。
しかし、周囲粘膜と色調変化が少ないびらんや潰瘍性病変の
自動検出は容易ではなかった。

（感想）
今後も日常診療の不便、負担
あるいは従来からの慣習で行われてきた手間
など研究・開発により改善していくのでしょう。
大切なことは、それに気づけるか、疑問に思えるか
変えようと思えるかという
自分自身の考えや行動力だと思います。
継続した努力が必要だと気づかせてくれる
論文のイントロですね。

それでは、また。

原文
https://www.giejournal.org/article/S0016-5107(18)33200-0/fulltext

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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