大腸CTアカデミア　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がなかなかすごい！！: 大腸CTアカデミア

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2019年01月10日

大腸CTアカデミア　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がなかなかすごい！！

★★━━━━☆☆おすすめの備え☆☆━━━━★★
災害時の備えをご紹介しています！！
「飲料水」編。
「食料」編です。
「モバイルバッテリー」編。

東日本大震災から7年になりました。
大阪や北海道の地震、西日本豪雨、そして大阪の台風被害
と自然災害は怖いですね。災害対策・災害への備えの見直しもおすすめです。
★★━━━━☆☆━━━━━━━☆☆━━━━★★

PubMedから、今日のつぶやき－ 401 －

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.

今日も張り切っていきましょう。

いろいろな課題がありますが、ポジティブにまい進していくのが一番ですね。
きちんと継続して、コツコツ結果を出していくことが仕事での解決法だと感じています。
新しいことに挑戦する気概も忘れずに・・・

今朝、コミュニティ仲間のかたからいただいたコメントでこんな思いを持ちました！
頑張りましょうね！！

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。

今日も実際の検出画像をみていきましょう。

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 3eでは81%と表記されていますね）

Fig. 3e
CNNによる偽陽性病変：血管拡張
一見すると人の目でも、血管というよりびらんに見えますね。

Fig. 3f
CNNによる真陽性病変：エキスパートの見逃し病変
言われてみると確かに小さいびらんがありますよね。
見落としやすそうな病変です。

Fig. 3g
CNNによる真陽性病変：エキスパートの見逃し病変
なかなか診断が難しそうな病変です。
集中力があるときでないと指摘できないかもしれません。

Fig. 3h
CNNによる真陽性病変：エキスパートの見逃し病変
これも確かに難しそうです。
光のあたり方によって、難しくなるのですね。

（感想）
いかがでしょうか？
現状でもAIは十分な診断精度がありそうですね。
エキスパートの見逃し病変を見ると、
自分はAIなしでは診断が怖く感じました。

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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