特集 画像診断における人工知能(AI)技術
HRCTとPETを統合させたコンピュータ支援診断の有用性
青山 正人
1
,
古本 大典
2
,
高木 勇一郎
1
,
檜垣 徹
3
,
粟井 和夫
3
1広島市立大学大学院 情報科学研究科
2広島大学大学院 医歯薬保健学研究科(現 広島市立安佐市民病院 放射線診断科)
3広島大学大学院 医歯薬保健学研究科
キーワード:
コンピュータ支援診断
,
肺結節
,
オブザーバ実験
Keyword:
コンピュータ支援診断
,
肺結節
,
オブザーバ実験
pp.1245-1254
発行日 2017年10月10日
Published Date 2017/10/10
DOI https://doi.org/10.18888/rp.0000000125
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肺結節は,低線量CT(computed tomography)を用いた肺癌検診によって早期発見されることが多い。大規模に実施されたNLST(National LungScreening Trial)では,低線量CT を用いたグループの方が,胸部X 線写真を用いたグループより死亡率が20%低かったという報告がなされている1)。それでも陽性判定の割合は,低線量CT のグループでも24.2%であり,CT 検査において,高精度な良悪性鑑別が必要とされる。しかし,特に小さい肺結節の鑑別診断は,様々なモダリティの発展にも関わらず容易ではない。
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