[P04-02] Automatic detection of cervical lymph nodes in patients with oral squamous cell carcinoma using a deep learning technique
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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。