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2018年12月28日
大腸CTアカデミア Convolutional Neural Network (CNN)による深層学習
PubMedから、今日のつぶやき − 396 −
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 inpress.
大腸CT検査の標準化に向けた動きが加速しています。
大腸CT検査技師認定委員会が正式に立ち上がりました。
公にできる情報はこちらのつぶやきでもご紹介していきますね。
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。
アブストラクトの続きを見ていきましょう。
【方法】
小腸カプセル内視鏡検査における5,360の
びらん性病変、潰瘍性病変の画像を使用して、
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)
による深層学習を行った。
ROC曲線下の面積AUC(Area under the curve)を算出し、
自動検出の評価を行い、
びらん性病変、潰瘍性病変が440含まれている
10,440のカプセル内視鏡画像にて
感度、特異度、および正診率を求めた。
【結果】
10,440の内視鏡画像の処理にCNNは233秒要した。
びらん性病変、潰瘍性病変検出のAUCは0.958であった。
感度は88.2%、特異度は90.9%、正診率は90.8%であった。
【結論】
われわれは、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
新しい自動検出システムを開発した。
小腸カプセル内視鏡検査の日常診療で活用するための
読影医の負担軽減の根本解決となる可能性が示された。
(感想)
現段階の成績も良好ですね。
さらに深層学習を進めることで、さらなる精度の飛躍も期待できそうです。
偽陽性、偽陰性がどのようなものなのか、気になるところです。
このあたりを次回から、本文からかいつまんでご紹介したいと思います。
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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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。
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2018年12月27日
大腸CTアカデミア AIによる小腸カプセル内視鏡診断とは!?
ナガイチはコーヒー好きです。
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PubMedから、今日のつぶやき − 395 −
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 inpress.
今回取り上げる論文は
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)、つまり
深層学習と呼ばれるニューラルネットワークを進化させた技術を小腸カプセル内視鏡の診断に応用した研究になります。
分かりやすくいうとAIによる小腸カプセル内視鏡診断ですね。
本日現在、まだPubMedにアップされていません。
一流紙GIEにはアップされていますので、取り上げました。
カプセル内視鏡は華々しく登場したものの、
読影の負担が大きいこと、腸管前処置の負担が大きいこと(とくに大腸)
から、幾分か停滞期に入っている様にみえます。
ところが、AI技術によりその読影負担が大きく減少する可能性が見えてきました。
その可能性を提示してくれているとても楽しい論文です。
多田先生率いるAI Medical ServiceのAI技術が活用されています。
ご興味ある方はFBにアップされているこのTV放送を御覧ください。
面白いですよ。
大腸CT検査の登場時にもワクワクしましたが、
今回のAIの実用化はその時以来ですね。
前振りが長くなってしまいました。
論文のタイトルは
「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」です。
アブストラクトを見ていきましょう。
【背景】
小腸カプセル内視鏡検査ではびらんや潰瘍はもっとも一般的に検出される
小腸の異常所見であるが、コンピュータ自動検出(CAD)はまだ確立していない。
本研究の目的は、小腸カプセル内視鏡検査における深層学習を用いたAIによる
びらんや潰瘍製病変の自動検出の確立を目的とした。
今回は長くなったので、アブストラクトの背景までにしますね。
時代の流れが加速していますので、
日々キャッチアップしていく必要があります。
皆で楽しみながら、時代の流れに乗って行きましょう!
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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