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J-GLOBAL ID：201902241921965462   整理番号：19A1187512

人工知能の深層学習システムを用いた口腔癌患者における頸部リンパ節転移の造影CT画像評価【JST・京大機械翻訳】

Contrast-enhanced computed tomography image assessment of cervical lymph node metastasis in patients with oral cancer by using a deep learning system of artificial intelligence

著者 (8件)： Ariji Yoshiko (Associate Proffessor, Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Aichi-Gakuin University School of dentistry, Nagoya, Japan) ,  Fukuda Motoki (Instructor, Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Aichi-Gakuin University School of dentistry, Nagoya, Japan) ,  Kise Yoshitaka (Assistant Professor, Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Aichi-Gakuin University School of dentistry, Nagoya, Japan) ,  Nozawa Michihito (Instructor, Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Aichi-Gakuin University School of dentistry, Nagoya, Japan) ,  Yanashita Yudai (Postgraduate student, Department of Electrical, Electronic and Computer Faculty of Engineering, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Fujita Hiroshi (Professor, Department of Electrical, Electronic and Computer Faculty of Engineering, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Katsumata Akitoshi (Professor, Department of Oral Radiology, Asahi University School of Dentistry, Mizuho, Japan) ,  Ariji Eiichiro (Associate Proffessor, Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Aichi-Gakuin University School of dentistry, Nagoya, Japan)
資料名： Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology  (Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology)
巻： 127  号： 5  ページ： 458-463  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3379A  ISSN： 2212-4403  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深部学習システムは医用画像の解釈に適用されているが,口腔癌患者における頚部リンパ節の診断への応用はまだ報告されていない。本研究の目的は,リンパ節転移の診断のための深部学習画像分類の性能を評価することであった。評価に用いた画像データは,組織学的に証明された127個の陽性頚部リンパ節と314個の組織学的に証明された口腔扁平上皮癌患者からの陰性リンパ節を確認した。CT画像上のリンパ節転移の診断のための深い学習画像分類システムの性能を,マンホイットニーU検定とχ2分析を用いて,2人の経験した放射線科医の診断解釈と比較した。深部学習画像分類システムの性能は,78.2%の精度,75.4%の感度,81.0%の特異性,79.9%の陽性予測値,77.1%の陰性予測値,および0.80の受信者動作特性曲線下の面積をもたらした。これらの値は放射線科医によって見出された値と有意差はなかった。深部学習システムは放射線科医と類似した診断結果をもたらし,このシステムが診断支援に有用であることを示唆した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ヒト ,  *リンパ節 ,  *人工知能 ,  診断 ,  *リンパ節転移 ,  *学習 ,  医用画像
準シソーラス用語： 予測値 ,  特異性 ,  放射線科医 ,  *CT画像 ,  画像分類 ,  頚部リンパ節 ,  *造影CT ,  *口腔癌 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 歯と口腔の診断  (GT02000Z) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  口腔 ,  癌患者 ,  頸部リンパ節転移 ,  造影CT ,  画像評価