人工知能 (AI) の画像診断への応用 AIを用いた読影支援について - 現状と今後の展望, 当教室での研究成果
「要旨」AI(Artificial Intelligence)とは, 人間の知能のような振る舞いをするコンピューターやそれに関する研究分野を指す. 現在, 医療業界には第3次AIブームが到来している. 画像診断支援だけでなく, 画像のノイズ低減処理や多臓器の自動抽出, 放射線治療のプランニングなど, 研究分野は多岐にわたる. ディープラーニング(深層学習)を用いたコンピューター支援画像診断(CAD: Computer-Aided Detection/Diagnosis)の研究や商品化も多く見られており, 当教室でも富士フィルムメディカル株式会社とディープラーニングを用いた共同研究を行っている....
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| Published in | 杏林医学会雑誌 Vol. 52; no. 3; pp. 153 - 155 |
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| Main Authors | , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
杏林医学会
2021
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| Online Access | Get full text |
| ISSN | 0368-5829 |
Cover
| Summary: | 「要旨」AI(Artificial Intelligence)とは, 人間の知能のような振る舞いをするコンピューターやそれに関する研究分野を指す. 現在, 医療業界には第3次AIブームが到来している. 画像診断支援だけでなく, 画像のノイズ低減処理や多臓器の自動抽出, 放射線治療のプランニングなど, 研究分野は多岐にわたる. ディープラーニング(深層学習)を用いたコンピューター支援画像診断(CAD: Computer-Aided Detection/Diagnosis)の研究や商品化も多く見られており, 当教室でも富士フィルムメディカル株式会社とディープラーニングを用いた共同研究を行っている. 主な研究内容は, 胸部CTにおける肺結節検出のコンピューター支援検出(CADe: Computer-Aided Detection)の開発, 肺結節の経時比較に関するものである. 日常診療における検査数や画像枚数は増加傾向にあり, 画像診断医の日常業務の負担が増加している現状がある. CADを含めたAI技術の発展による読影業務の負担軽減や見落とし防止などに期待が高まっている. しかし, 現状としてCADの臨床応用はあまり進んでおらず, 今後どのように運用していくかを開発と並行して検討する必要がある. |
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| ISSN: | 0368-5829 |