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筋疾患の診断には生検筋に対する筋病理診断が重要であり,特に筋炎は治療法が確立されていることから,正確な診断が求められている。今回われわれは深層学習を用い,筋病理画像から筋炎であるか否かを判別するモデルの構築を試みた。1,400検体のヘマトキシリン・エオジン染色標本の顕微鏡画像を用い,AIを用いたモデルの訓練と評価を行った。その結果,われわれの筋炎判別モデルは専門医に匹敵する判別精度を有することが明らかとなった。
Abstract
To diagnose muscle disease, histopathologic evaluation of muscle biopsy is essential. In addition, since myositis has a well-established treatment, an accurate diagnosis is required. However, distinguishing myositis from other muscle diseases is challenging for pathologists. Thus, artificial intelligence is expected to improve medical productivity. Therefore, we developed an algorithm based on deep convolutional neural networks to make the algorithm for muscle biopsy diagnosis. We used 1,400 hematoxylin-and-eosin-stained pathology slides for training and testing. Our trained algorithm achieved better sensitivity and specificity than the diagnoses made by physicians.
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