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2020年01月17日
大腸CTアカデミア ディープラーニングを用いたAIによる病変画像の認識は、乳癌、皮膚癌、糖尿病性網膜症に用いられるようになってきた
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FUJIFILM MEDICAL SEMINAR 2020 in 熊本
3D画像解析の現状とこれから
〜CT Colonographyの取組みと現状〜
日時：2020年3月7日（土）13:00〜16:30
会場：TKPガーデンシティ ネストホテル熊本 2階「あそ」
講演I
富士フイルムのAI『REi LI』が目指すこれからの画像診断
桝本 潤 先生
講演II
CT Colonographyにおける手術支援画像
富田 博信 先生
パネルディスカッション
CT Colonographyの標準化と認定制度について
特別講演
大腸がん検診におけるCT Colonographyの現状と展望 〜行動経済学とAIの視点から考える〜
永田 浩一
是非、ご参加くださいね！
お問い合わせ先
富士フイルム株式会社 九州支社熊本営業所
TEL： 096-368-2111 FAX : 096-365-0851
担当者 : 緒方・下平
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 646 −
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。
【背景】
ディープラーニング技術は、とくに画像の定量化、検出・分類・層別化に優れていることが知られている。
2015年のImageNetを使った画像認識コンペティション（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）ではディープラーニングを用いたAIが人間の画像認識を越えた。
ディープラーニングを用いたAIによる病変画像の認識は、乳癌、皮膚癌、糖尿病性網膜症に用いられるようになり、そのシステムは画像の特長分析に長けていることが判明している。
さらに、非常に限定的ではあるが、AIはマンモグラフィやCT検査に活用されている。
大腸内視鏡検査においても大腸ポリープの検出にAIの活用が試みられてきたが、いまだその結果は満足いくものではない、
本研究では、大腸内視鏡検査中に早期の大腸癌をAIでリアルタイムに検出するシステム開発を行った。
（感想）
ImageNetを使った画像認識コンペティションについて詳しく知りたい方はこちらからどうぞ！
pdfが開きます。
この分野は発展と成果の報告が早い流れで進んでいます。
遅れずに取り入れていく必要がありますね。
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。
◆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
【116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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【背景】
ディープラーニング技術は、とくに画像の定量化、検出・分類・層別化に優れていることが知られている。
2015年のImageNetを使った画像認識コンペティション（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）ではディープラーニングを用いたAIが人間の画像認識を越えた。
ディープラーニングを用いたAIによる病変画像の認識は、乳癌、皮膚癌、糖尿病性網膜症に用いられるようになり、そのシステムは画像の特長分析に長けていることが判明している。
さらに、非常に限定的ではあるが、AIはマンモグラフィやCT検査に活用されている。
大腸内視鏡検査においても大腸ポリープの検出にAIの活用が試みられてきたが、いまだその結果は満足いくものではない、
本研究では、大腸内視鏡検査中に早期の大腸癌をAIでリアルタイムに検出するシステム開発を行った。
（感想）
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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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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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