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2019年01月04日
大腸CTアカデミア カプセル内視鏡の診断の負担の軽減を実現できるか！？
PubMedから、今日のつぶやき − 397 −
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.
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。
本文を見ていきましょう。
【背景】
カプセル内視鏡は小腸の観察および診断に革命を起こした。
カプセル内視鏡は消化管の内腔を通過し、
一人当たり6万枚の画像を撮影し転送する。
カプセル内視鏡検査の読影には、
30分から120分間もの間、
集中して観察する必要がある。
しかしながら、病変の移っている画像が1，2枚しかないこともあり
読影経験が少なかったり、集中力の欠如により
見逃しが容易に発生しうる。
コンピュータが自動的に消化管の異常を検出することで
病変の見逃すしを減らし、医師の負担を軽減する一助になる可能性がある。
小腸のびらんや潰瘍性病変は小腸カプセル内視鏡検査で
最も検出される病変である。
従来の自動病変描出は、色調変化に基づくものであった。
しかし、周囲粘膜と色調変化が少ないびらんや潰瘍性病変の
自動検出は容易ではなかった。
（感想）
今後も日常診療の不便、負担
あるいは従来からの慣習で行われてきた手間
など研究・開発により改善していくのでしょう。
大切なことは、それに気づけるか、疑問に思えるか
変えようと思えるかという
自分自身の考えや行動力だと思います。
継続した努力が必要だと気づかせてくれる
論文のイントロですね。
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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・仲間と意見を交換できる。
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【98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。
にほんブログ村
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見逃しが容易に発生しうる。
コンピュータが自動的に消化管の異常を検出することで
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小腸のびらんや潰瘍性病変は小腸カプセル内視鏡検査で
最も検出される病変である。
従来の自動病変描出は、色調変化に基づくものであった。
しかし、周囲粘膜と色調変化が少ないびらんや潰瘍性病変の
自動検出は容易ではなかった。
（感想）
今後も日常診療の不便、負担
あるいは従来からの慣習で行われてきた手間
など研究・開発により改善していくのでしょう。
大切なことは、それに気づけるか、疑問に思えるか
変えようと思えるかという
自分自身の考えや行動力だと思います。
継続した努力が必要だと気づかせてくれる
論文のイントロですね。
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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。
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ボランティアによる読影トレーニングの実施は
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何卒、ご理解のほどよろしくお願い致します。
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