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2019年01月08日
大腸CTアカデミア 大腸マフラーとは！？
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★
第58回日本消化器がん検診学会総会が
川崎医科大学総合医療センター健康管理学
教授 鎌田 智有先生の会長のもと
2019年6月7ー8日に岡山で開催されます！
パネルディスカッション3
新しい対策型大腸がん検診精密検査法としての
大腸CT検査の現状と課題
が議論されます。司会は野崎先生と松本先生です。
演題募集中（1月16日（水）まで）です！
ナガイチは教育講演2で
科学的根拠に基づいた大腸CT診断をおこなうために
のお話をさせていただきます。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★
PubMedから、今日のつぶやき − 399 −
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 in press.
昨日、コミュニティの仲間の方から、面白情報をいただきました！
（ラインコミュニティ配信時の情報になります。
キャンペーンは12月31日に終了しています。
ウェブは見られます〜かなり面白いです〜）
なんと、「大腸マフラーキャンペーン」なるものが開催されています。
面白すぎます。
モデルさんの名前はなんと「ウンチョ・ダシタリーナさん（仮名）」笑
イヤリングは販売している！？
インタビューもかなり面白い！
大腸はもう首に巻く時代になったようです・・
時代の流れが速くて追いつけないかも・・
ナガイチも応募しました。
（証拠画像添付しますね）
コミュニティで誰かあたるといいですね。
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。
今日は実際の検出画像や偽陰性などの結果をみていきましょう。
【結果】
Figure 2a-d.
（ラインコミュニティ限定で4枚の検出画像を配信しました）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）によって正しく検出された病変画像。
緑色の四角：エキスパートによる病変の診断部位
黄色の四角：CNNによってびらんまたは潰瘍化として識別された領域
数字はCNNによる確率スコア（Fig 2bでは97%と表記されていますね）
偽陰性病変は52病変（52/440、感度88.2%）であった。
（感想）
Fig 2aなど見落とす可能性がそれなりに高いと思います。
こうした微小な病変まで拾い上げてくれるのはすごいですね。
次回は偽陰性の内容など見ていきましょう。
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。
◆メルマガ「大腸CT検査アカデミー」無料購読募集中です◆
ライン参加者の皆様も過去の記事を読むのに便利ですよ〜
☆☆大腸CT検査ってなあに？ 〜大腸がんをへらせるの？〜☆☆
Q&A方式で、一般の方の素朴な疑問に答えます！
ご質問もお待ちしています。
◆ラインコミュニティ「CTC Academy」の参加募集◆
メリット
・画像が共有できる！
・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。
☆彡 入会希望の方はご連絡下さい
【99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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Figure 2a-d.
（ラインコミュニティ限定で4枚の検出画像を配信しました）
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緑色の四角：エキスパートによる病変の診断部位
黄色の四角：CNNによってびらんまたは潰瘍化として識別された領域
数字はCNNによる確率スコア（Fig 2bでは97%と表記されていますね）
偽陰性病変は52病変（52/440、感度88.2%）であった。
（感想）
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こうした微小な病変まで拾い上げてくれるのはすごいですね。
次回は偽陰性の内容など見ていきましょう。
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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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