WEKO3
アイテム
O-３ 誤撮影防止のためのX線撮影前手指画像における深層学習を用いた左右自動分類の実証
https://dmu.repo.nii.ac.jp/records/5344
https://dmu.repo.nii.ac.jp/records/5344fca79b61-efd1-4a50-a342-6a5260a58d82
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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DMUKS-R4-O-3-抄録 (244.0 kB)
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DMUKS-R4-O-3-発表スライド (2.9 MB)
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| Item type | その他 / Others(1) | |||||
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| 公開日 | 2023-02-28 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | O-３ 誤撮影防止のためのX線撮影前手指画像における深層学習を用いた左右自動分類の実証 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_1843 | |||||
| 資源タイプ | other | |||||
| 著者 |
木村, 友昭
× 木村, 友昭× 小黒, 清× 淺野, 浩一 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | X線撮影を行うときにオーダの確認不足から左右や方向を誤って撮影をしてしまうリスクが存在する。撮影を誤ることで医師が診断や治療を誤り、患者に危険を及ぼす可能性がある。 安全な医療を提供するために、オーダ通りの適切な画像の提供が不可欠である。 現在様々な分野で応用されるようになってきたAI技術を使用し、安全な医療の提供を目指し、誤撮影防止のため、X線撮影ポジショニング時を想定したカメラ撮影の静止画像である手画像において、深層学習を用いて左右自動分類を検討したところ、ResNet110における正解率は92.5％であった。 本研究によりX線撮影前に左右の誤りを発見することで患者への不要な被ばくを防止できる可能性が示された。 |
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| 書誌情報 |
獨協医科大学教育セミナー 巻 R4, 発行日 2023-02-08 |
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| 関連サイト | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | https://web.microsoftstream.com/video/acdc1fed-d80a-40d0-9c2c-2b55a7d5851b | |||||
| 関連名称 | 発表動画 | |||||
