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連載 画像診断研究のための統計学
[第8回]新しい画像診断技術の評価法−相関の解析,一致性,Bland–Altman法−
新谷 歩
1
,
兵頭 朋子
2
1大阪公立大学大学院医学研究科 医療統計学教室
2近畿大学医学部 放射線医学教室 放射線診断学部門
キーワード:
相関と一致(correlation vs agreement)
,
Bland–Altman解析(Bland–Altman analysis)
,
一致限界(limits of agreement:LoA)
,
級内相関係数(intraclass correlation coefficient:ICC)
,
読影者間一致・読影者内一致(inter– / intra–reader agreement)
Keyword:
相関と一致(correlation vs agreement)
,
Bland–Altman解析(Bland–Altman analysis)
,
一致限界(limits of agreement:LoA)
,
級内相関係数(intraclass correlation coefficient:ICC)
,
読影者間一致・読影者内一致(inter– / intra–reader agreement)
pp.616-623
発行日 2026年5月26日
Published Date 2026/5/26
DOI https://doi.org/10.18885/CI.0000003408
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- Abstract 文献概要
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- 参考文献 Reference
放射線科専攻医の I さんは,指導医からある研究の手伝いを依頼されました。同じ大学の工学部の研究室が,CT画像上の肺のpart–solid noduleについて,充実成分の最大断面積を自動測定する深層学習アルゴリズムを開発し,その性能を検証したいという相談が放射線科に寄せられたのです。そこで放射線科では,アルゴリズムによる自動測定と,放射線科医による手動測定がどの程度一致しているかを検討することになりました。I さんは150例の結節について測定し,結果をスプレッドシートに入力しました。散布図を描いてみると2つの測定値はきれいに直線状に並んでいます。相関係数を計算すると r=0.88,P=0.01でした。「相関係数は0.88で,P値も有意です。自動測定と手動測定はよく一致しているといえそうですね」と I さんが報告すると,指導医は少し首をかしげました。「一致していたら相関係数は高くなるんだけど,相関が高いからといって,一致しているとは限らない」ということでした。I さんは少し戸惑いました。散布図ではこんなに直線的にみえるのに……。

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