書誌事項
- タイトル別名
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- Computer Aided Detection of Mammographic Lesions Using Deep Learning
- ディープラーニング オ モチイタ マンモグラフィ ノ ジドウドクエイ ニ カンスル ショキ ケントウ
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抄録
乳癌検診は,検診を行う地域の地理的条件や読影医師数などによりその運営に幅があり,全国レベルで精度を底上げする方法の開発が待たれる。今回われわれは,マンモグラフィの読影判定を,ディープラーニングを用いて自動的に判定することでその精度を計測し,検診に応用できるか検討した。乳癌の存在が確認されているマンモグラフィ104症例を正方形の画像20枚に自動的に切り出し,反転もさせた合計2,048枚の画像に対し畳み込みニューラルネットワークを用いて判定,乳癌を含む画像かどうかを判断させ,その正診率を計測した。学習させた結果,正診率は94.9%,感度は88.5%,特異度は97.1%,陽性適中率は91.1%,陰性適中率は96.1%となった。高い正診率を誇るディープラーニングを乳癌検診に用いることで,将来乳癌検診の全国規模での精度向上や効率化に寄与する可能性があると思われた。
収録刊行物
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- 日本乳癌検診学会誌
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日本乳癌検診学会誌 26 (2), 204-208, 2017
特定非営利活動法人 日本乳癌検診学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001288040515840
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- NII論文ID
- 130007411715
- 40021356911
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- NII書誌ID
- AN10398771
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- ISSN
- 18826873
- 09180729
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- NDL書誌ID
- 028601731
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可