掲載誌: Journal of Imaging Informatics in Medicine

3D肺結節CADのリアルワールドにおけるAI性能低下を克服するMedStyle-3DGフレームワーク

人工知能（AI）は医療画像診断に革命をもたらしていますが、その診断性能が現実世界の多様な臨床環境で維持できるかという課題に直面しています。CTにおける肺結節分析を行う3D AIモデルは、撮影プロトコルやスキャナーメーカー…

世界中で主要な死因となっている心血管疾患と脳血管疾患の早期スクリーニングは重要ですが、深層学習モデルの訓練には大量のラベル付き医用データが必要で、その収集とアノテーションは大きな課題です。本記事では、この課題を解決するた…

心筋瘢痕は、心臓病の進行において重要な病理学的基質であり、心臓MRI（CMR）がその検出のゴールデンスタンダードとされてきました。しかし、CMRは費用、時間、専門知識の点でアクセスが限られています。この課題に対し、本研究…

医療画像分類は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT）、そしてそれらを組み合わせたハイブリッドモデルの登場により目覚ましい進歩を遂げています。しかし、現実の臨床現場でこれ…

脳動脈瘤は破裂すると生命にかかわる重篤な状態を引き起こす可能性があります。現在の診断・リスク評価では十分ではない部分も多く、より正確で個別化されたアプローチが求められています。この課題に対し、近年目覚ましい進歩を遂げる人…

腹部大動脈瘤（AAA）の評価と治療計画において、CT画像からの正確な外壁セグメンテーションは極めて重要です。しかし、この手動作業は膨大な時間を要し、日常的な臨床利用には課題がありました。本研究は、この課題に対し、オープン…

拡大血管周囲腔（ePVS）は、脳の小血管病や脳の老化を示すMRIで可視化される微細なマーカーです。その小ささ、低コントラスト、そして前景と背景の深刻な不均衡により、自動セグメンテーションは非常に困難でした。これまでの手法…

人工知能（AI）の医療分野への導入は、放射線診断の効率と精度を向上させる可能性を秘めていますが、その真の臨床的価値を評価することは容易ではありません。本記事では、既存のAI性能評価指標の限界を指摘し、実際の臨床現場でAI…

日々増加する放射線専門家の業務負担の中で、迅速かつ正確な診断には詳細な診療歴の把握が不可欠です。しかし、既存の診療記録は膨大になりがちで、そのレビューに要する時間は無視できません。本記事では、大規模言語モデル（LLM）が…

胎児MRIは胎児の構造異常評価に不可欠ですが、胎動による画質劣化が課題でした。本研究は、オープンソースのMONAIとDICOMルーティングを活用し、胎児MRIの「スライス-トゥ-ボリューム再構成（SVR）」を完全に自動化…