2019年01月09日
大腸CTアカデミア 小腸カプセル内視鏡検査のAIによる実際の画像は！？
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都道府県別の大腸CT検査実施件数
をGAIAのホームページにアップしました！
http://gaia.kenkyuukai.jp/special/?id=24940
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PubMedから、今日のつぶやき − 400 −
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 in press.
つぶやきは、お蔭様で1回も休まず400回目を迎えることができました！
コミュニティの仲間の皆様のおかげです！
どうもありがとうございます！！
通過点に過ぎませんが、節目として素直に嬉しいですね。
昨日は「大腸マフラー申し込んだよ！」というご連絡をいただきました。
是非、ゲットしたいですね。
当選が30本なのでかなり狭き門ですが・・
さて、
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。
今日は実際の検出画像や偽陰性などの結果をみていきましょう。
今日もラインコミュニティ限定で4枚の検出画像を配信しました。
【結果】
小腸カプセル内視鏡検査画像。
画像を見る際には緑と黄色の四角の違いを確認してくださいね。
緑色の四角：エキスパートによる病変の診断部位
黄色の四角：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）によってびらんまたは潰瘍化として識別された領域
数字はCNNによる確率スコア（Fig 3cでは81%と表記されていますね）
Fig. 3a
CNNによる偽陰性病変：境界が不明瞭なため。
これは人の目だと容易に感じますが、見方によっては残渣のようにも見えなくもありません。
Fig. 3b
CNNによる偽陰性病変：周囲の正常粘膜と色調がちかいこと、
大きさも小さいこと、病変の側面しか映っていないこと
がん原因と考えられる。
僅かに発赤調ですが、確かに検出は難しそうです。
Fig. 3c
CNNによる偽陽性病変：正常粘膜上の泡
81%と表示されているが、これは今後改良の余地が十分にあるでしょうね。
Fig. 3d
CNNによる偽陽性病変：残渣
人の目でみると一見して残渣に見えます。
ですが、じ〜〜っと見てると不思議なことに潰瘍性病変のようにも見えてきます。
なんか騙し絵のようなでもあります。
（感想）
現段階のAIとしてはレベルが高いですね。
これからが楽しみです
次回は、残りの4画像を供覧しましょう。
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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ご質問もお待ちしています。
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・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。
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【99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）
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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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CNNによる偽陰性病変：周囲の正常粘膜と色調がちかいこと、
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CNNによる偽陽性病変：正常粘膜上の泡
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