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Volume 71, Issue 1 （January 2026）

臨床放射線 71巻1号（2026年1月発行）

Japanese English

特集胸部の最新画像情報2026

［総説］

CAD・AIを用いた肺結節の性状評価 Characterization of pulmonary nodules using CAD and AI 岩野信吾 ¹ , 伊藤倫太郎 ² , 神谷晋一朗 ² , 長縄慎二 ² Shingo Iwano ¹ ¹名古屋大学大学院医学系研究科　医用画像工学 ²同　量子医学 ¹Medical Imaging Engineering, Department of Integrated Health Sciences Nagoya University Graduate School of Medicine キーワード：人工知能 , コンピュータ支援診断 , X線CT Keyword: 人工知能 , コンピュータ支援診断 , X線CT pp.31-38

発行日 2026年1月10日 Published Date 2026/1/10

DOI https://doi.org/10.18888/rp.0000003035

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

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.