大阪大学医学部附属病院 医療情報部

Achievement Detail

Automatic creation of annotations for chest radiographs based on the positional information extracted from radiographic image reports.

画像や画像レポートを組み合わせ、見落とし防止や効率化につなげる研究

年度
2021
タイプ
論文
キーワード
AI(機械学習), システム, 医用画像
Authors
Bowen Wang, Toshihiro Takeda, Kento Sugimoto, Jiahao Zhang, Shoya Wada, Shozo Konishi, Shirou Manabe, Katsuki Okada, Yasushi Matsumura
Journal
Comput Methods Programs Biomed. 2021 Sep;209:106331. doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106331.
PMID
34418813
doi
10.1016/j.cmpb.2021.106331

ひとことで言うと

胸部X線レポートから位置情報を読み取り、画像学習用のアノテーション作成を自動化しようとした研究です。

なぜこの研究をしたのか

画像AIには大量の正解ラベルが必要ですが、医師の手作業による付与は時間がかかります。

どう調べたか

胸部X線レポート中の病変位置表現を自然言語処理で抽出し、画像上の注釈へ変換する方法を検討しました。

何がわかったか

レポートを活用して、追加の手作業を減らしながら学習データ作成を支援できる可能性が示されました。

なぜ大事なのか

既存の診療文書を再利用できれば、画像AI開発のコストを下げやすくなります。

次に目指すこと

表現ゆれや複数病変への対応を改善し、他部位や他モダリティにも広げることが期待されます。