TOPICS 文献紹介〈炎症関連＊〉
人工知能による小腸びらん・潰瘍の自動検出─ 深層学習を活用したカプセル内視鏡画像診断支援システムの開発〔Review from ─ Gastrointest Endosc 2019；89：357-363.e2〕
青木 智則
1
,
山田 篤生
1
,
齋藤 宏章
2
,
壷井 章克
3
,
中田 史子
1
,
新倉 量太
1
,
藤城 光弘
4
,
岡 志郎
3
,
石原 聡一郎
5,6
,
松田 知己
2
,
田中 信治
3
,
小池 和彦
1
,
多田 智裕
5,6,7
1東京大学医学部附属病院消化器内科
2仙台厚生病院消化器内科
3広島大学病院内視鏡診療科
4名古屋大学医学部附属病院消化器内科
5東京大学医学部附属病院大腸肛門外科
6ただともひろ胃腸科肛門科
7株式会社AI メディカルサービス
キーワード：
人工知能
,
深層学習
,
畳み込みニューラルネットワーク
,
びらん・潰瘍
,
カプセル内視鏡
Keyword:
人工知能
,
深層学習
,
畳み込みニューラルネットワーク
,
びらん・潰瘍
,
カプセル内視鏡
pp.77-79
発行日 2020年4月20日
Published Date 2020/4/20
DOI https://doi.org/10.19020/INT.0000000442
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カプセル内視鏡は，低侵襲でとくに小腸検索に有用である．特徴として消化管画像の自動撮像が挙げられる．1 症例当り約5～6 万枚の内視鏡画像を撮像できるが，その読影には30～60 分程度を要し読影者にとっては負担が大きい．また，粗大病変でも少数枚の画像にしか写らないこともあり，読影において病変の見逃しも危惧される．コンピュータによる病変自動検出システムがあれば，読影者の負担や見逃しを軽減できる可能性がある．
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