create 会員登録
login ログイン
メニュー閉じる

2020.09.28

X線画像からCT検診が必要な高リスク者を特定するAIを開発

  1. AI（人工知能）
  2. CT
  3. PLCO試験
  4. ディープラーニング
  5. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  6. 肺がん

背景

CTによる肺がん検診は肺がんリスクを軽減することが示されているが、検診が有効な高リスク者の絞り込みには最適化の余地がある。Massachusetts General Hospital のLuらは、PLCO試験のデータ（n=41,856）を用い、電子カルテで参照可能なデータ（胸部X線・年齢・性別・喫煙ステータス）を用いて長期肺がん発症を予測する畳み込みニューラルネットワークモデルCXR-LCを開発、PLCO試験の喫煙者（n=5,615）とNLST試験の重喫煙者データ（n=5,493）で検証した。

この記事は会員限定記事です。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

新着記事
TOP

「映像情報Medical」サイトへのアクセスありがとうございます。

本サイトは、国内の医療関係者（医師、技師、看護師等）を対象に、
様々な情報を提供させていただくことを目的としております。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

一般の方や、国外の医療関係者に対する情報提供を目的としたものではないことをご了承ください。

あなたは医療関係者ですか？

映像情報Medicalのご利用にあたってをご確認の上、対象の職種をクリックしてください。
 
医療関係者でない場合は、会社概要ページへお進みください。