書誌事項
- タイトル別名
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- Automated Diagnosis of Ear Disease Using Deep Learning with Endoscopic Images of The Tympanic Membrane
- コマク ガゾウ カラ ノ シンソウ ガクシュウ ニ ヨル ミミ シッカン シンダン ノ ココロミ
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説明
<p> 光学技術の進歩による内視鏡画像の高精細化は拡大された明瞭な鼓膜写真の撮影を可能とした. しかし鼓膜所見から診断を正確に下すことは必ずしも容易とはいえず, 多くの経験を必要とする. 今回われわれは, 外来診療によって収集した鼓膜の内視鏡画像を用いて, 機械学習による中耳疾患の自動診断を行うプログラムの作成を試みた. 2016年4月～2021年10月に記録された鼓膜の内視鏡画像データを収集した. それぞれの鼓膜所見を, 診療を担当した耳鼻咽喉科医の診断に基づき, 正常, 急性中耳炎, 滲出性中耳炎, 慢性穿孔性中耳炎, 真珠腫性中耳炎の5種類の診断に分類した. 続いて, SONY が提供する Neural Network Console® を用いて画像データの管理と学習を行い, その精度を評価した. 学習モデルには VGG-11, InceptionV3 を採用した. 544枚の画像を収集し, 5種類の診断で精度74%のプログラムが作成された. われわれの検討では, VGG-11 のファインチューニングを行わなかったモデルが最も高い精度を記録した. さらなる精度の向上のためには, より多くの画像が必要と思われる.</p>
収録刊行物
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- 日本耳鼻咽喉科頭頸部外科学会会報
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日本耳鼻咽喉科頭頸部外科学会会報 126 (7), 852-858, 2023-07-20
一般社団法人 日本耳鼻咽喉科頭頸部外科学会
