medicina58巻6号

2021年05月発行

特集 デジタル内科学の勃興—オンライン診療，AI，治療用アプリ 人工知能技術の臨床応用

深層学習技術を用いた超音波画像診断の進歩

著者： 鍵山暢之¹²

所属機関： ¹順天堂大学デジタルヘルス遠隔医療研究開発講座 ²順天堂大学医学部循環器内科学

ページ範囲：P.822 - P.827

Point
◎深層学習は人工知能（AI）技術の一種で，直接入力された生の画像情報などから予測モデルを作成することができる．
◎超音波画像は多様性が高くコンピュータ処理に向いていないと思われていたが，深層学習の柔軟な学習能力で対応可能になってきている．
◎深層学習で超音波画像を処理した例として，画像断面判別，セグメンテーション，自動計測などがあり，臨床応用が迫っている．
◎これらの深層学習技術，通信技術，radiomicsなどの新しいデジタル技術で，超音波検査はより簡単で再現性の高い精密検査へと変貌を遂げようとしている．

参考文献

1）Alom MZ, et al：The history began from AlexNet；A comprehensive survey on deep learning approaches, 2018（arXiv：1803.01164）

2）Kagiyama N, et al：Artificial intelligence；Practical primer for clinical research in cardiovascular disease. J Am Heart Assoc 8：e012788, 2019

3）Madani A, et al：Fast and accurate view classification of echocardiograms using deep learning. NPJ Digit Med 1：6, 2018

4）Zhang J, et al：Fully automated echocardiogram interpretation in clinical practice. Circulation 138：1623-1635, 2018

5）Ouyang D, et al：Video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function. Nature 580：252-256, 2020

6）Narang A, et al：Utility of a deep-learning algorithm to guide novices to acquire echocardiograms for limited diagnostic use. JAMA Cardiol, 2021（online ahead of print）

7）Kagiyama N, et al：A low-cost texture-based pipeline for predicting myocardial tissue remodeling and fibrosis using cardiac ultrasound. EBioMedicine 54：102726, 2020