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J-GLOBAL ID：202202255765746788   整理番号：22A1128720

乳癌の超音波診断における人工知能の応用価値【JST・京大機械翻訳】

CAD machine diagnosis system in ultrasonic diagnosis of breast cancer

著者 (2件)： Yang Lei (双流区中医医院功能科,成都610000) ,  Tang Can (四川大学華西医院超声科,成都610000)
資料名： Shiyong Yixue Zazhi  (Shiyong Yixue Zazhi)
巻： 38  号： 1  ページ： 106-110  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3306A  ISSN： 1006-5725  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:乳癌の超音波診断における人工知能(CAD機器診断システム)の応用価値を検討する。方法:当病院で乳腺穿刺生検或いは手術切除を行った乳腺病変患者5311例に組み入れた。病理結果を対照とし、医師読影とCAD機械診断システム及び両者の併用による乳腺病変の良悪性診断結果の差異を比較した。結果:(1)医師の読影診断結果のROC曲線下面積は0.837であり、感度、特異性、精度はそれぞれ91.65%、75.67%、81.98%であった。(2)CADシステムの診断結果のROC曲線下面積は0.880であり、感度、特異性、精度はそれぞれ87.41%、88.64%、88.16%であった。(3)医師の読影とCADシステムの判読ミスの病例を分析し、一部のBI-RADS分類に対して調整を行い、調整後、乳腺病変の良悪性度を判断し、ROC曲線下面積が0.957、感度、特異度、精度がそれぞれ96.91%、88.41%、91であった。56%。(4)三者のROC曲線には有意差があった(すべてP<0.05);医師の読影と連合判断の比較、特異性、精度に統計学的有意差があった(P<0.05);CADシステムと連合判断の比較により、感度は統計学的有意差があった(P<0.05);CADシステムと医師読影の比較では、特異性は統計学的有意差があった(P<0.05)。結論:医師読影、CAD機械診断システム及び最適化BI-RADS分類後連合診断は乳癌の良悪性判断効果にもっとよい。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  システム ,  乳腺 ,  *人工知能 ,  *超音波診断 ,  患者 ,  *乳房腫瘍 ,  病理 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  針生検 ,  読影 ,  診断システム ,  悪性度 ,  特異度 ,  良悪性鑑別 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 乳癌 ,  超音波診断 ,  人工知能 ,  応用 ,  価値