遠隔読影環境における多施設連携型CAD開発，実運用，および継続的性能改善
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
CADの性能は機械学習によるところが大きく，開発用データセットと実運用時のデータの画質が異なる場合，通常は期待される性能が得られない．このため，使用施設のデータを継続的に収集して再学習を行うことでCADの性能改善が期待される．本論文では，遠隔読影環境での多施設連携によるCAD開発，実運用，および継続的性能改善について報告する．われわれが開発した統合的CAD実行／評価環境（CIRCUS CS）を遠隔読影環境へ導入するためにシステムの機能追加を行った．2011年9月より東大病院の初期開発用データセットで学習した2種類のCAD（肺結節検出，脳動脈瘤検出）を遠隔読影環境下で使用し，評価（フィードバック）データの収集を行った．収集したデータを用いた再学習のシミュレーションにより，施設ごとのCAD性能が改善されることを確認した．このことにより，画質の多様性に対応したCAD開発／臨床使用の促進が期待される．
- 日本医用画像工学会の論文
日本医用画像工学会 | 論文
- 遠隔医療のための医用画像データベースシステム(MIMAS)の開発
- 特集/画像センシング技術の最先端 -序文-
- New Component-Based Normalization Method to Correct PET System Models
- 適応的放射線治療のためのCBCT画像を用いた放射線治療計画の評価
- 眼底画像における経時サブトラクション処理による網膜症の診断支援システムの開発