大腸CTアカデミア　確かに少ない症例数でもAIでディープラーニングできるのか！？: 大腸CTアカデミア

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2019年02月13日

大腸CTアカデミア　確かに少ない症例数でもAIでディープラーニングできるのか！？

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JDDW 2019が神戸で11月21日（木）～24日(日）に
開催されます。

第57回日本消化器がん検診学会大会の会長は
松島病院大腸肛門病センター松島クリニックの
鈴木康元先生です。

演題の募集期間は
2月1日（金）正午～3月19日（火）正午

是非、演題応募しましょう！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★

PubMedから、今日のつぶやき－ 423 －

Chen Y, et al. 3D Convolutional Neural Network Framework for Polyp Candidates Detection on the Limited Dataset of CT Colonography. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2018;2018:678-681.

論文
「大腸CT検査のポリープ検出のための
3D畳み込みニューラルネットワークフレームワークを利用した
限られたデータでの検討。」
のご紹介です。

【対象】
大腸CTデータはウォルター・リード陸軍医療センター
（fig 0. Walter Reed Army Medical Center）
などから144症例を用いた。

全例で経口造影剤服用によるタギングと
腸管拡張を行った。

2体位撮影を行っているため
288のCT撮影データがあり、
5-10ミリのポリープが260個、
10ミリ以上のポリープが126個あった。

すべてのポリープは内視鏡検査で
その存在が確認されている。

（感想）
AIでディープラーニングするには
確かに少ない症例数ですね。
ただ、この研究の強みは
過去の少ないデータセットから、
データを増幅することができるということでしょう。

細かい手法については難しい内容となっていますので
省略します。
次回、この平坦な3次元残存完全畳み込みネットワーク（FCN）
によるポリープの検出能を見てみましょう。

原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30440487

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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