Deep learningによるCCTA自動解析システム開発の現状

摘要

現在の画像検査装置は急速に進歩し，得ら れる情報量が著しく増大した.結果，患者一 人当たりの画像解析に要する時間や労力は増 大し，診断する医師の大きな負担となってい る。我々はその中でも特に大きな負担となる Coronary Computed Tomography Angiography (CCTA)検査において，プラークの性状分類 と狭窄の有無を自動解析するコンピュータ支 援解析(Computer-Aided Diagnosis: CAD) システムを，ディープラーニングを要素技術 として開発している。本稿ではその現状と， 今後のディープラーニングによる医療画像解 祈の展望について論ずる。