機械学習を使った胸部X線写真の異常検出の研究がFrontiers in Medicineに掲載されました!

chibaueccm

新井先生の論文が,Frontiers in Medicineに掲載されました!
この論文では,機械学習(machine learning technique)を使って胸部X線写真の異常を臨床医より速く正確に見出すことができるか研究しています.
千葉大学の集中治療室で撮影されたポータブル胸部X線写真380枚と米国国立衛生研究所で保管された1720枚の2つのデータを訓練データ(training data)と強化データ(study data)に分けて解析しています.
各々の画像は「無気肺」「胸水」「肺炎」「異常なし」の4つにラベリングされていて,機械学習モデルはDenseNet-121を用いて,アンサンブル学習によってアルゴリズムを強化しました.その後テストデータを用いてこの機械学習の診断能および集中治療臨床医との速度比較を行いました.その結果,診断能のAUCは学習によって向上し全ての種類において0.9以上となり,臨床医に比べて70倍の速さで診断することができました(9.66秒対12分).
今後,この手法を用いて日々の胸部X線写真の異常を自動で同定し,より患者さんにとって有益な情報提供と医療資源の効率化を目指したいと考えています.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2021.676277/full?&utm_source=Email_to_authors_&utm_medium=Email&utm_content=T1_11.5e1_author&utm_campaign=Email_publication&field=&journalName=Frontiers_in_Medicine&id=676277

20211029新井先生論文

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