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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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