2020年01月15日
大腸CTアカデミア 表面型病変の検出をサポートしてくれAIは臨床的にインパクトが大きい！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
第16回消化管先進画像診断研究会(GAIA)
2020年3月14日（土）
会場 横浜市健康福祉総合センター（桜木町駅前）
テーマ「先進画像診断の現在、そして未来」
特別講演「医療画像、医療機器に対するAI 技術」
富士フイルム株式会社 桝本 潤先生
教育講演「胃Ｘ線像の画質と読影と線量との関係」
慶應義塾大学病院 吉田諭史先生
パネルディスカッション
「これから始まる大腸CT 検査技師認定制度」
事前参加申込み
受付専用メール gaia16.yokohama@gmail.com
是非、ご参加くださいね！
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PubMedから、今日のつぶやき − 644 −
Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.
それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。
【アブストラクト】
病変を高速に検出するために、構造データを高精度に学習する計量テンソルの学習モデルが用いられ、このAIシステムは画像あたり平均21.9μmsで癌の候補領域を予測できる。
（このあたりの記載は専門的内容のため十分に咀嚼できていません。どうぞご容赦ください）
結果を受けて、今回開発されたAIシステムは大腸内視鏡検査で見落とされやすい表面型病変を良好に検出しており、内視鏡医を十分にサポートできる技術だと考えられる。
このAIシステムは、内視鏡検査医に表面型病変などの見落としやすい病変をリアルタイムでアラートを出し、病変異常を見逃さないようにすることが可能であり、大腸がんの早期発見に結び付くことが期待される。
（感想）
隆起型病変のリアルタイムの検出はそれほど役に立たないでしょう。
けれども表面型病変の検出をサポートしてくれるのであれば臨床的にインパクトは大きいですね。
次回から本文に入っていきますね。
それでは、また
原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962
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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（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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