4.悪性腫瘍・画像

[P04-02] ディープラーニングを用いた口腔扁平上皮癌患者の頸部リンパ節の自動検出

〇有地 淑子¹、福田 元気¹、野澤 道仁¹、桑田 千亜紀¹、後藤 満雄²、石橋 謙一郎^2,3、中山 敦史⁴、杉田 好彦⁵、長尾 徹²、有地 榮一郎¹ (1.愛知学院大学　歯学部　歯科放射線学講座、2.愛知学院大学　歯学部　顎顔面外科学講座、3.大垣市民病院　歯科口腔外科、4.愛知学院大学　歯学部　顎口腔外科学講座、5.愛知学院大学　歯学部　口腔病理学講座)

ポスターを表示

目的：ディープラーニング検出技術をCT画像に適用し、口腔癌患者の頸部リンパ節を自動検出できるかを検討し、その検出精度を明らかにする。
方法：対象は口腔扁平上皮癌の56患者の365枚のCT画像。159転移性リンパ節と517非転移性リンパ節のCT画像は、訓練用、検証用、テスト用に任意に振り分けられた。ニューラルネットワーク「DetectNet」を使用して、1000エポックの学習がおこなわれ、モデルを作成した。テスト画像を学習済モデルに適用し、検出精度を計算した。
結果：学習曲線で、転移性および非転移性リンパ節の検出感度がそれぞれ90％、80％に達するのを確認した。テスト画像をモデルに適応した結果、検出感度はそれぞれ73.0％、52.5％であった。レベルIBおよびレベルIIで転移性リンパ節の検出感度は比較的高かった。
結論：頸部リンパ節を自動検出するシステムの構築を試みた。