掲載誌: Journal of Imaging Informatics in Medicine

放射線レポート自動作成AIの信頼性向上：CONRepが示す不確実性の定量化

医用画像診断におけるAIの活用は目覚ましく、放射線レポートの自動作成（ARRD）もその一つです。しかし、これまでのARRDシステムは、その予測がどれくらい確かなのか、つまり「不確実性」を明確に示せていませんでした。本研究…

どうも、Beyond the Pixelです。放射線治療はがん治療の重要な柱ですが、治療期間中に生じる対象者の体の変化に対応するため、日々の画像誘導放射線治療（IGRT）が不可欠です。しかし、IGRTで広く用いられるコー…

本研究は、組織病理画像解析におけるディープラーニングモデルの、特にモデルの複雑さとその実用性との間のトレードオフに焦点を当てています。複雑なモデルは高性能を示す一方で、計算リソースの要求が高く、リソースが限られた臨床現場…

ディープラーニングの進歩は、医療画像解析の領域に革命をもたらし続けています。特に脊椎手術の分野では、正確な解剖学的情報の取得が、手術計画の精度向上、対象者教育、そして新規の診断アプローチの開発に不可欠です。本記事では、胸…

アルツハイマー病は世界中で主要な認知症の原因であり、その診断には高解像度（HR）の3次元磁気共鳴画像法（MRI）が不可欠です。HR-MRIは病変の微細な解剖学的詳細を捉え、診断精度を向上させる一方、取得には時間とコストが…

医療画像診断の領域では、通常型間質性肺炎（UIP）のような複雑な疾患パターンの分類は、その診断基準の多面性から長年の課題でした。近年、目覚ましい発展を遂げている大規模言語モデル（LLM）は、この難題に光を当てる可能性を秘…

アルツハイマー病（AD）の早期診断は、病気の進行を遅らせるための重要なステップです。特に軽度認知障害（MCI）と認知機能が正常な高齢者、そして確立されたADを区別することは、専門家にとっても非常に難しい課題でした。従来の…

放射線被曝のない肺MRIは、その機能評価の可能性から注目を集めていますが、画像の特性上、AIによる自動セグメンテーションが困難でした。特に、教師あり学習に必要な「アノテーション」（正確なラベル付け）の不足は大きな課題です…

PET/CT検査で得られるCT画像から、深層学習モデルを用いて体幹の骨格筋量を全自動で3次元測定する新しい方法が開発されました。この自動3次元測定は、従来の2次元測定よりも筋肉量の評価において優れており、追加の被ばくなく…

医療画像研究において、必要なデータを効率的に収集することは長年の課題でした。特に、膨大な医用画像データと放射線レポートが別々に管理されている現状では、研究コホートの構築は時間と手間がかかり、技術的な障壁が高いとされてきま…