CAD・AIを用いた肺結節の性状評価

Characterization of pulmonary nodules using CAD and AI

肺結節は胸部CT検査で日常的に認められる所見であり，その形態的特徴や内部構造の解析は，肺癌の早期診断および治療方針の決定において極めて重要である。従来，肺結節の性状評価は放射線科医による視覚的かつ主観的な判断に依存しており，診断の再現性や精度は読影者の知識や経験に大きく影響を受けていた。特に，スピキュラをはじめとする辺縁の微細な形態，内部構造の均一性，充実成分の大きさなどは悪性度や予後に密接に関連するとされるが，これらを客観的かつ定量的に評価することは容易ではなかった。

Recent advances in computer-aided diagnosis（CAD）and artificial intelligence（AI）have enabled objective and quantitative evaluation of pulmonary nodules on CT images. We developed AI-based volumetry CAD for three-dimensional segmentation and quantitative assessment of nodule morphology, and also established natural language processing models to automatically generate radiology reports in Japanese. Furthermore, a virtual thin-section CT reconstruction technique using deep learning was created to enhance image quality from thick-section data. These integrated AI technologies can improve diagnostic accuracy, workflow efficiency, and standardization in radiologic interpretation of pulmonary nodules.