ベイジアンネットワークを利用した肺野孤立性結節の鑑別診断支援の検討
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概要
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我々は，医師が胸部CT画像上の肺結節像を読影して付与したテンプレート方式の画像所見を入力として，その診断名を推論し提示する鑑別診断支援システムの構築に取り組んでいる．これまでに我々は，ナイーブベイズ分類器を用いた推論モデルを構築・評価し，その臨床的な有効性を報告した．本論文では，推論モデルの精緻化の目的で行った以下の改良について報告する．（1）統計的に診断と関連が強い所見のみを選出して推論に用いる．（2）診断名ごとのナイーブベイズを複数用意し，それらの出力を組み合わせて総合的に診断名を推論する．これらの改良により，100症例222結節の臨床データを対象としたLeave-one-out法による性能評価で，改良前に比べて正答率が10.4% (p <.01) 向上し，医師の正答率を上回る性能を達成した．
著者
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久保 武
京都大学医学部附属病院 放 画
-
富樫 かおり
京都大学大学院医学研究科
-
八上 全弘
京都大学医学部附属病院放射線診断科
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八上 全弘
京都大学医学部附属病院
-
川岸 将実
キヤノン（株）総合R&D本部医用イメージング推進プロジェクト
-
飯塚 義夫
キヤノン（株）総合R&D本部医用イメージング推進プロジェクト
-
山本 裕之
キヤノン（株）総合R&D本部医用イメージング推進プロジェクト
-
藤本 晃司
京都大学医学部附属病院放射線診断科
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富樫 かおり
京都大学大学院医学研究科放射線医学講座（画像診断学・核医学）
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川岸 将実
キヤノン（株）総合R&D本部医用イメージング推進プロジェクト
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川岸 将実
キヤノン（株）総合R&D本部
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飯塚 義夫
キヤノン（株）総合R&D本部医用イメージング推進プロジェクト
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飯塚 義夫
キヤノン（株）総合R&D本部
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藤本 晃司
京都大学医学部附属病院
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山本 裕之
キヤノン（株）総合R&D本部医用イメージング推進プロジェクト
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山本 裕之
キヤノン（株）総合R&D本部
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