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J-GLOBAL ID：202202259385825453   整理番号：22A0444243

Stevens-Johnson症候群/中毒性表皮壊死の早期画像診断のための深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Network for Early Image Diagnosis of Stevens-Johnson Syndrome/Toxic Epidermal Necrolysis

著者 (11件)： Fujimoto Atsushi (Division of Dermatology, Niigata University Graduate School of Medical and Dental Sciences, Niigata, Japan) ,  Fujimoto Atsushi (Medical Bit Valley Aile Home Clinic, Nagaoka, Japan) ,  Iwai Yuki (Division of Dermatology, Niigata University Graduate School of Medical and Dental Sciences, Niigata, Japan) ,  Ishikawa Takashi (Department of Medical Informatics, Niigata University Medical and Dental Hospital, Niigata, Japan) ,  Shinkuma Satoru (Division of Dermatology, Niigata University Graduate School of Medical and Dental Sciences, Niigata, Japan) ,  Shido Kosuke (Department of Dermatology, Tohoku University Graduate School of Medicine, Sendai, Japan) ,  Yamasaki Kenshi (Department of Dermatology, Tohoku University Graduate School of Medicine, Sendai, Japan) ,  Fujisawa Yasuhiro (Department of Dermatology, Faculty of Medicine, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Fujimoto Manabu (Department of Dermatology, Osaka University Graduate School of Medicine, Suita, Japan) ,  Muramatsu Shogo (Department of Electrical and Information Engineering, Niigata University Graduate School of Science and Technology, Niigata, Japan) ,  Abe Riichiro (Division of Dermatology, Niigata University Graduate School of Medical and Dental Sciences, Niigata, Japan)
資料名： Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice  (Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice)
巻： 10  号： 1  ページ： 277-283  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3140A  ISSN： 2213-2198  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： Stevens-Johnson症候群(SJS)/毒性表皮壊死(TEN)は,生命を脅かす皮膚有害薬物反応(cADR)である。非重度のcADRsからのSJS/TENの識別は,特に疾患の初期段階において困難である。この限界を克服するために,深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)により駆動されるSJS/TENの早期診断のためのコンピュータ支援診断システムを開発した。SJS/TENまたは非重度のcADRの診断の123人の患者から得られた26661人の個々の病変画像のデータセットを用いて,DCNNを訓練した。分類のDCNNの精度を,10のボード認定皮膚科医および24人の訓練者皮膚科医と比較した。DCNNは84.6%の感度(95%信頼区間[CI],80.6~88.6)を達成し,一方,ボード認定皮膚科医および訓練者皮膚科医の感受性は,それぞれ31.3%(95%CI,20.9~41.8;P<0.0001)および27.8%(95%CI,22.6~32.5;P<0.0001)であった。陰性予測値は,DCNNで94.6%(95%CI,93.2~96.0),ボード認定皮膚科医で68.1%(95%CI,66.1~70.0;P<0.0001),訓練皮膚科医で67.4%(95%CI,66.1~68.7;P<0.0001)であった。SJS/TEN診断のためのDCNNの受信者動作特性曲線下面積は0.873であり,すべてのボード認定皮膚科医および訓練者皮膚科医よりも有意に高かった。紅斑の個々の病変画像に基づいて,SJS/TENと非重度cADRを分類するためのDCNNを開発した。DCNNは皮膚画像からSJS/TENの分類において皮膚科医よりも有意に優れていた。Copyright 2022 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： 感受性 ,  紅斑 ,  早期診断 ,  *画像診断 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： *中毒性表皮壊死症 ,  皮膚科医 ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Stevens-Johnson症候群/毒性表皮壊死症 ,  皮膚有害薬物反応 ,  深層畳込みニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  画像診断 ,  早期診断

分類 (4件)： 皮膚の診断  (GF02000J) ,  免疫性疾患・アレルギー性疾患の診断  (GD04020N) ,  中毒一般  (GD06010Q) ,  免疫性疾患・アレルギー性疾患一般  (GD04010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： Stevens-Johnson症候群 ,  中毒 ,  表皮壊死 ,  早期 ,  画像診断 ,  深層ニューラルネットワーク