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CADソフトウェアの臨床応用/評価/追加学習を目的としたWebベースのCAD実行環境: 遠隔読影環境による多施設臨床使用での追加学習

机译:用于临床应用/评估/对CAD软件的附加学习的基于Web的CAD执行环境:通过远程解释环境在多中心临床使用中的附加学习

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摘要

We have been building a web-based CAD server (CIRCUS CS) that enables radiologists to use CAD software and to give feedback in clinical environment. Collected feedback data enable us to improve performance of CAD software by incremental learning. The incremental learning in the clinical environment can play a key role in performance improvement when the modality data differ among hospitals or the modality is updated. In this short report, we investigated an incremental learning of CAD software based on multicenter trial in teleradiology environment. The simulation studies show that the performance indices were improved depending on the number of both additional TP cases and additional FP cases.%我々が開発したWebべースのCAD実行環境(CIRCUS CS)は,CADソフトウェアの実行だけでなく処理結果に対する評価(フィードバック)を収集することで,追加学習によるCADソフトウェアの性能改善が可能となる.実際の臨床使用では撮像装置や撮像条件の違いで生じる画像の特徴量変化に対して追加学習を行い,識別境界を修正することが重要である.本研究では,遠隔読影環境下の多施設臨床使用で蓄積したフィードバックデータを用いた追加学習の方法ならびに学習効果について,シミュレーション実験により検討を行う.この結果,多施設のデータを用いた追加学習ではTPを含む症例だけでなくFPのみの症例も含めた方が性能向上していることが示された.
机译:我们已经建立了一个基于Web的CAD服务器(CIRCUS CS),使放射科医生能够使用CAD软件并在临床环境中提供反馈。收集的反馈数据使我们能够通过增量学习来提高CAD软件的性能。当医院之间的模态数据不同或模态更新时,环境可以在性能改进中发挥关键作用。在此简短报告中,我们研究了基于远程放射学环境中多中心试验的CAD软件的增量学习。指数根据其他TP案例和其他FP案例的数量而有所改善。%我们已经开发了基于Web的CAD执行环境(CIRCUS CS),不仅可以执行CAD软件,而且可以评估处理结果(反馈)。通过收集更多的信息可以提高CAD软件的性能,在临床实际使用中,对由于成像设备和成像条件的差异而引起的图像特征量的变化进行额外的学习,并校正识别边界。在这项研究中,我们将进行模拟实验,以利用远程解释环境中多个中心在临床使用中积累的反馈数据来研究附加学习的方法和学习效果。在使用数据的其他学习中,最好不仅包括涉及TP的案例,还包括仅涉及FP的案例结果表明,性能得到了改善。

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