臨床画像におけるコンピュータ支援診断と人工知能

コンピュータ支援診断（CAD）は、放射線学の主流 それはすでにマンモグラムを用いた乳癌の検出のための日常的な臨床作業の一部となっている。 コンピュータ出力は、放射線科医の画像解釈を支援するための”セカンドオピニオン”として使用されます。 コンピュータアルゴリズムは、一般に、画像処理、画像特徴解析、および人工ニューラルネットワーク（ANN）などのツールを使用したデータ分類を含むいくつかのステ この記事では、「人工知能」と呼ばれるようになったこれらのプロセスおよびその他の現在のプロセスについて説明します。”CADの一つの要素、時間減算は、間隔の変化を強化し、2つの連続した放射線画像間の不変の構造（例えば、正常な構造）を抑制するために適用されています。 時間減算画像上の位置ずれアーチファクトを低減するために，前の画像を現在の画像に一致させるための非線形画像ワープ技術を開発した。 時間減算法の開発は胸部x線写真に始まり、その後胸部コンピュータ断層撮影（CT）および核医学骨スキャンに適用されました。 骨スキャンに対する時間減算法の有用性は，読み取り時間と診断精度が有意に改善された観察者研究によって実証された。 追加の前向き臨床研究は、時間減算画像が無視できる有害な影響を有する放射線科医によって”セカンドオピニオン”として使用できることを確認し ANNはCADの間質性肺疾患のコンピュータ化された鑑別診断のために1990年に最初に使用されました。 それ以来、ANNは、胸部x線写真、CT、および位置放射断層撮影/CTにおける肺結節および間質性肺疾患の鑑別診断を含む、異なる画像モダリティにおける様々な疾患の検出および診断のためのCADスキームに広く使用されている。 CADは画像アーカイブや通信システムに統合され、毎日の臨床作業における診断検査のケアの標準になる可能性があります。