中耳真珠腫における人工知能による画像診断法の確立

中耳胆脂瘤人工智能图像诊断方法的建立

• 批准号: 22K16936
• 负责人: 高橋 昌寛
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Jikei University School of Medicine
• 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 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K16936/
• 关键词: 中耳真珠腫; 鼓室形成術; 人工知能; 画像診断; 真珠腫; 中耳

東京慈恵会医科大学耳鼻咽喉科学講座 高橋昌寛講師、山本裕教授、小島博己講座担当教授、東京慈恵会医科大学放射線医学講座　馬場亮助教、尾尻博也講座担当教授らとサイオステクノロジー株式会社　野田勝彦、吉田要らの研究グループは、中内耳C T水平断のみを用いて有病率の低い中耳真珠腫乳突腔進展に関する高い精度の人工知能診断システムの作成に世界で初めて成功しました。本研究の応用により他の希少疾患に対する人工知能研究につながっていくことが期待されます。・有病率の低い中耳真珠腫に対する人工知能によるCTを用いた画像診断法を検討しました。・術式選択に関わる乳突腔進展有無について、水平断CTのみの情報から人工知能の評価と耳鼻科医による評価を行ったところ、最良のAI診断モデルでの平均予測精度は 81.14% （感度 = 84.95%，特異度 = 77.33% ）であり、耳鼻科医の平均精度は73.41%（感度83.17%、特異度64.13%）でした。

Lecturer Masahiro Takahashi, Professor Hiroshi Yamamoto, Chair Professor Hiroyuki Kojima, Assistant Professor Ryo Maba, Chair Professor Hiroya Ojiri, Chair Professor of Radiology, Tokyo Keikai Medical University, らとサ らとサ ステ ステ ノロジ ノロジ ノロジ ノロジ ノロジ ノロジ ノロジ グ research by Katsuhiko noda and Yo Yoshida of Tokyo Keikai Medical University, ら グ グ プ プ, nakinner ear C T level off の み を with い て sick rate の low い middle ear pearls swollen mastoid cavity progress に masato す る high precision い の artificial knowledge can diagnosis シ ス テ ム の に consummate the early で め て successful し ま し た. This study の 応 with に よ り he の rare disorders に す seaborne る artificial knowledge-ability に つ な が っ て い く こ と が expect さ れ ま す. · The disease rate is relatively low. <s:1> middle ear pearl swelling に, する artificial intelligence によるCTを use the <s:1> た portrait diagnosis method を検 to treat ま and た. Surgery, sentaku に masato わ る mastoid cavity have progress without に つ い て, level off CT の み の intelligence か ら artificial can know の review 価 と ear nose section d に よ る review 価 を line っ た と こ ろ の AI, most good diagnostic モ デ ル で の to は measurement precision by an average of 81.14% (sensitivity = 84.95%, Specificity = 77.33%) であ であ, the average precision of otorhinolaryngology <s:1> is であ 73.41% (sensitivity 83.17%, specificity 64.13%) で た た.

项目成果

内視鏡下鼻科手術の経験を活かした内視鏡下耳科手術

运用鼻内窥镜手术经验的内窥镜耳科手术

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahashi Masahiro;Noda Katsuhiko;Yoshida Kaname;Tsuchida Keisuke;Yui Ryosuke;Nakazawa Takara;Kurihara Sho;Baba Akira;Motegi Masaomi;Yamamoto Kazuhisa;Yamamoto Yutaka;Ojiri Hiroya;Kojima Hiromi;Masahiro Takahashi;高橋昌寛
• 通讯作者: 高橋昌寛

真珠腫乳突腔進展のCT読影に関する検討

胆脂瘤乳突腔扩展的CT判读研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahashi Masahiro;Noda Katsuhiko;Yoshida Kaname;Tsuchida Keisuke;Yui Ryosuke;Nakazawa Takara;Kurihara Sho;Baba Akira;Motegi Masaomi;Yamamoto Kazuhisa;Yamamoto Yutaka;Ojiri Hiroya;Kojima Hiromi;Masahiro Takahashi;高橋昌寛;高橋昌寛;高橋昌寛;土田敬介 高橋昌寛
• 通讯作者: 土田敬介 高橋昌寛

人工知能を用いたCTにおける 真珠腫乳突腔進展の自動診断

人工智能CT自动诊断胆脂瘤乳突腔扩展

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahashi Masahiro;Noda Katsuhiko;Yoshida Kaname;Tsuchida Keisuke;Yui Ryosuke;Nakazawa Takara;Kurihara Sho;Baba Akira;Motegi Masaomi;Yamamoto Kazuhisa;Yamamoto Yutaka;Ojiri Hiroya;Kojima Hiromi;Masahiro Takahashi;高橋昌寛;高橋昌寛;高橋昌寛
• 通讯作者: 高橋昌寛

Preoperative prediction by artificial intelligence for mastoid extension in pars flaccida cholesteatoma using temporal bone high-resolution computed tomography

利用颞骨高分辨率计算机断层扫描人工智能术前预测松弛部胆脂瘤乳突延伸

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahashi Masahiro;Noda Katsuhiko;Yoshida Kaname;Tsuchida Keisuke;Yui Ryosuke;Nakazawa Takara;Kurihara Sho;Baba Akira;Motegi Masaomi;Yamamoto Kazuhisa;Yamamoto Yutaka;Ojiri Hiroya;Kojima Hiromi;Masahiro Takahashi
• 通讯作者: Masahiro Takahashi

当科における人工知能研究 -鼻内視鏡動画を用いた鼻副鼻腔乳頭腫の自動診断- -水平断CTを用いた真珠腫乳突腔進展予測-

我科人工智能研究 - 利用鼻内窥镜视频自动诊断鼻窦乳头状瘤 - - 利用水平CT预测胆脂瘤乳突腔进展 -

• 发表时间: 2022
• 作者: Takahashi Masahiro;Noda Katsuhiko;Yoshida Kaname;Tsuchida Keisuke;Yui Ryosuke;Nakazawa Takara;Kurihara Sho;Baba Akira;Motegi Masaomi;Yamamoto Kazuhisa;Yamamoto Yutaka;Ojiri Hiroya;Kojima Hiromi;Masahiro Takahashi;高橋昌寛;高橋昌寛
• 通讯作者: 高橋昌寛