4.悪性腫瘍・画像

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

〇Yoshiko Ariji¹, Motoki Fukuda¹, Michihito Nozawa¹, Chiaki Kuwada¹, Goto Mitsuo², Kenichiro Ishibashi^2,3, Atsushi Nakayama⁴, Yoshihiko Sugita⁵, Toru Nagao², Eiichiro Ariji¹ (1.Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Aichi-Gakuin University School of Dentistry, 2.Department of Maxillofacial Surgery, Aichi-Gakuin University School of Dentistry, 3.Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Ogaki Municipal Hospital, 4.Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Aichi-Gakuin University School of Dentistry, 5.Department of Oral Pathology, Aichi-Gakuin University School of Dentistry)

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。