人工知能を用いたシェーグレン症候群の自動診断および治療法の選択・治療効果の予測

利用人工智能自动诊断干燥综合征、选择治疗方法、预测治疗效果

• 批准号: 18K17184
• 负责人: 木瀬 祥貴
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Aichi Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K17184/
• 关键词: Deep learning; シェーグレン症候群; Deep Learning

人工知能の診断精度の検証(健常者およびシェーグレン症候群患者の唾液腺超音波画像に加え、唾石により炎症を起こしている患者の唾液腺超音波画像を使用して、それら3種類の画像を人工知能がどのくらいの精度で分類できるか)を行い、経験豊富な放射線科医2名の精度と比較した。結果として、人工知能の炎症のsensitivityは55.0、シェーグレン症候群は83.0、正常群は73.0でtotal accuracyは70.3％であった。放射線科医の炎症のsensitivityは64.0、シェーグレン症候群は72.0、正常群は86.0でtotal accuracyは74.0％であった。両者のtotal accuracyはほぼ同様の診断精度を示したが、それほど高い診断精度ではなかった。また、炎症のsensitivityは両者とも低かった。この理由として、炎症を起こしている唾液腺の超音波画像とシェーグレン症候群の超音波画像は病期によって類似した像を呈するため精度が落ちたと考えられた。

The accuracy of artificial knowledge in diagnosis of salivary gland ultrasound images of patients with normal and chronic diseases was compared with that of patients with salivary gland ultrasound images of patients with chronic diseases. The sensitivity of artificial intelligence to inflammation was 55.0, the sensitivity of artificial intelligence syndrome was 83.0, and the total accuracy was 70.3%. Inflammation sensitivity in radiologists was 64.0, total accuracy 74.0% in normal group 86.0, and sensitivity 74.0% in chronic diseases. The total accuracy of the test results is the same as that of the test results.また、炎症のsensitivityは両者とも低かった。The reason for this is that the ultrasound images of salivary glands are similar to those of normal salivary glands.

项目成果

Preliminary Study on the Diagnostic Performance of a Deep Learning System for Submandibular Gland Inflammation Using Ultrasonography Images.

• DOI: 10.3390/jcm10194508
• 发表时间: 2021-09-29
• 期刊: Journal of clinical medicine
• 影响因子: 3.9
• 作者: Kise Y;Kuwada C;Ariji Y;Naitoh M;Ariji E
• 通讯作者: Ariji E

Diagnostic value of deep learning for classifying Sjogren’s syndrome on computed tomographic images

深度学习对计算机断层扫描图像上干燥综合征分类的诊断价值

• 发表时间: 2019
• 作者: Yoshitaka Kise;Haruka Ikeda;Takeshi Fujii;Motoki Fukuda;Yoshiko Ariji;Eiichiro Ariji
• 通讯作者: Eiichiro Ariji

深層学習システムによる顎下腺炎の超音波画像の診断精度

深度学习系统超声图像诊断颌下腺炎症的准确性

• 发表时间: 2021
• 作者: 木瀬 祥貴;桒田 千亜紀;有地 淑子;内藤 宗孝;福田 元気;西山 雅子;船越 拓磨;有地 榮一郎
• 通讯作者: 有地 榮一郎

Diagnostic value of deep learning for classifying Sjogren’s syndrome on CT images

深度学习对CT图像干燥综合征分类的诊断价值

• 发表时间: 2018
• 作者: Yoshitaka Kise;Haruka Ikeda;Takeshi Fujii;Yoshiko Ariji;Eiichiro Ariji
• 通讯作者: Eiichiro Ariji

Deep Learningによるシェーグレン症候群のCT画像診断の精度

利用深度学习对干燥综合征进行 CT 图像诊断的准确性

• 发表时间: 2018
• 作者: 木瀬祥貴;藤井武;池田陽香;有地淑子;福田元気;有地榮一郎
• 通讯作者: 有地榮一郎