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深層学習が放射線画像診断医の腹部悪性腫瘍検出能に及ぼす影響

深度学习对放射成像仪检测腹部恶性肿瘤能力的影响

基本信息

批准号：
22K15821
负责人：
八坂耕一郎
金额：
$ 3.08万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K15821/
关键词：
深層学習

项目摘要

CT検査では検査目的以外の予期せぬ疾患が偶発的に検出されることがある。悪性腫瘍は患者の予後に直結しうる疾患であり、偶発的に存在する悪性腫瘍を確実に検出できるようになることの臨床的意義は大きい。今回、造影CTにおいて食道癌を検出する深層学習アルゴリズムを開発した。さらに、深層学習アルゴリズムが様々な経験年数の複数の放射線科医師の検出成績に及ぼす影響について評価した。結果、特に経験年数の少ない放射線科医師の精度を向上させる上で大きなインパクトがあることが判明した。本研究結果を原著論文としてまとめ、British Journal of Radiology誌において報告した。また、深層学習応用画像再構成法の腹部画像診断への応用についても検討を行った。従来の画像再構成法を用いた場合に比べて、肝細胞癌検出能や、大腿骨・股関節術後患者における骨盤部画像画質改善を得られることが分かり、それぞれAbdominal Radiology誌、Japanese Journal of Radiology誌において報告した。

CT scans can be used to detect diseases other than those for which the scan is intended. It is necessary to check whether the patient has a direct knot after the treatment of the disease and the existence of the occasional disease. The clinical significance of the clinical significance of the disease is large. This time, CT scan of the esophageal cancer and deep learning of the esophageal cancer.さらに、deep learningアルゴリズムが様々な経験年のplural の検outcome resultsに and ぼすeffectについてvaluation価した. As a result, the accuracy of the radiologist who has been working as a radiologist for several years has been determined. The results of this study were published in the original paper and reported in the British Journal of Radiology.また、Abdominal image diagnosis using deep learning image reconstruction method and についても検を行った. The image reconstruction method is suitable for different situations, hepatocellular carcinoma, femoral and hip joint surgery patients The image quality of the pelvic region has been improved by the improvement of the image quality of the pelvic area by the られることが分かり、それぞれAbdominal Radiology Chronicle, Japanese Journal of Radiology Chronicle においてreportした.