2019年01月11日
大腸CTアカデミア 小腸カプセル内視鏡検査のびらん・潰瘍をディープラーニングにより自動検出した初めての研究報告を読み込む！！
ナガイチはコーヒー好きです。
☆☆☆職場でコーヒー飲むならこれ！！☆☆☆
PubMedから、今日のつぶやき − 402 −
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.
限られた時間でやることがたくさんあります。
そんなときこそ、焦らず淡々とひとつづつ
対応していくことが大切ですね。
前向きにポジティブに頑張りたいものです。
自戒を込めて・・
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。
本日は考察を読んでいきます。
【考察】
本研究は小腸カプセル内視鏡検査のびらん・潰瘍をディープラーニング
により自動検出した初めての報告となる。
5,000枚以上の画像を用いて、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は
自己学習を可能問い、高い検出能（AUC, 0.958）を実現した。
CNNは、エキスパートが見落とした3病変を検出した。
エキスパートが見落とした理由として、
病変が周囲正常粘膜の色調に近かったこと、
病変のサイズが小さかったことが考えられた。
CNNは1秒間に40枚の画像の判別が可能であった。
今後の更なる課題として、CNNのさらなる精度の向上がある。
泡や残渣、血管拡張な度による偽陽性は、
びらんや潰瘍性病変との鑑別が容易にできるようになるものと考える。
さらに膨大な画像データをディープラーニングすることで
精度の向上が見込まれる。
（感想）
最初の報告でこのハイレベルですから、
今後のさらなる精度の向上はかなり期待できるしょう。
当然、他の画像診断領域にも広がっていくのは間違いありません。
世界の先端で何が起こっているのか、
遅れずについていく必要がありますね。
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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メリット
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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）
■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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