2023年4月6日木曜日

画像診断の会 肺がん検診読影研修会の日程のお知らせ

第56回 画像診断の会 
(福島市肺がん個別検診読影講習会を兼ねて)
日 時:令和5年 5月11日 (木) 18:30から19:30
場 所:ZOOM形式にて配信
<プログラム> 内容・タイトルは仮案です
司会:大原綜合病院 画像診断センター長・健診予防センター長 森谷 浩史 先生
1. 今年度健診の注意点・変更点 福島市保健師さん(5分程度)
2. ミニレクチャー(18:35~19:05) 各15分程度
 肺がん検診読影で知っておいてもらいたい事 画像診断医の視点から 大原綜合病院  箱崎 元晴 先生
 肺がん検診読影で知っておいてもらいたい事 呼吸器内科医の視点から 佐藤 俊先生
3.特別講演 19:05~
胸部単純写真読影のコツと注意点 大原綜合病院 森谷 浩史 先生(20分程度)
最後に簡単な確認テストを行います。

2023年4月5日水曜日

週刊司馬遼太郎(週刊朝日MOOK)

先日、ふらりと立ち寄った書店で、たまたま手に取った東京人と週刊朝日ムックが面白そうでしたので買ってみました。週刊司馬遼太郎は昔 NHK でやっていた司馬遼太郎の「街道をゆく」のような作りで、面白かったです。何冊もシリーズで出ているようなのでブックオフオンラインで検索し、数冊注文しました。綺麗なMOOK本が届いてパラパラと楽しんでいます。
【中古】週刊 司馬遼太郎  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】週刊 司馬遼太郎(2)  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】週刊 司馬遼太郎(3)  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】週刊 司馬遼太郎(4)  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】週刊 司馬遼太郎(5)  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】週刊 司馬遼太郎(6)  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】週刊 司馬遼太郎(7)  (¥220) ご注文点数:1点 
【中古】週刊 司馬遼太郎(9)  (¥440) ご注文点数:1点
【中古】司馬遼太郎の戦国 明智光秀の時代 豊臣家の人々 (¥440) ご注文点数:1点
【中古】司馬遼太郎と明治 西郷、大久保の時代 (¥440) ご注文点数:1点
【中古】司馬遼太郎の街道(3) 龍馬 脱藩の道/官兵衛 播州から中津へ (¥440) ご注文点数:1点
【中古】写真ノ説明  (¥220) ご注文点数:1点
【中古】『七人の侍』と現代 黒澤明再考 (¥220) ご注文点数:1点
【中古】映画で読み解く「世界の戦争」 昂揚、反戦から和解への道 (¥110) ご注文点数:1点

2023年4月3日月曜日

ChatGPT は臨床放射線学で役割を果たしますか?

ChatGPTの安全性・セキュリティに関する報道が続いています。RSNAからのメールにも同様の話題がありました。新聞報道などで述べられている他領域に関する期待と懸念と同じような内容と思います。
 
ChatGPT は臨床放射線学で役割を果たしますか? 
AuntMinnie.com スタッフ ライター、ウィル モートン 2023 年 3 月 28 日 -- ワシントン DC のジョージ ワシントン大学のチームによると、ChatGPT は臨床放射線学の重要な助けになる可能性があります。 彼らは、3 月 25 日に Journal of the American College of Radiology に掲載された論文で、チャットボットの潜在的な利点について議論しました。 Ahmed Ismailと同僚。
それとも彼らはそれを書いたのですか?
免責事項として、著者は、上記の文章 (JACR 論文では強調するためにイタリック体で表示) を含む意見書の単語の 64.5% が、ChatGPT によって完全に書かれたことを指摘しました。
「これは、倫理的な懸念を引き起こしたり、読者から「あえぎ」を引き出したりする可能性がありますが、AI を利用したチャットボットによるコンテンツ作成の必然的な方向性に関するさらなる議論への扉も開きます」と著者は書いています。
2022 年 11 月 30 日の ChatGPT の一般公開は、5 日以内に最初の 100 万人のユーザーを獲得しました。 チャットボットはまた、幅広い自然言語処理タスクですぐに人気のある選択肢になりました. そのため、著者によると、OpenAI の ChatGPT とディープラーニング モデルは、放射線医学の分野に大きな影響を与える可能性があります。
たとえば、文献検索、表/グラフの生成、コンテンツの言い換え/構成、ジャーナルの読者層/スタイルの適応、英語を母国語としない人向けの翻訳などのステップで、ChatGPT を仮想アシスタントとして使用することで、記事の執筆を大幅に強化できます。 と、彼らが書きました。
ジャーナルはChatGPTを共著者とみなさないという決定を下したように見えるが、少なくとも現在のバージョンでは、トピックの一般的な側面について熟考する機能が提供されている、と著者らは書いている. さらに、現在は印象的ですが、将来の反復では、特にインターネットに接続されると、さらに専門的なコンテンツが提供される可能性があると彼らは述べています.
しかし、これまでのところ、チャットボットの利点は、患者を教育する取り組みにおいて最もよく実現される可能性がある、と著者らは示唆している. ChatGPT は、放射線ガイド下手術の前に患者を支援できます。例としては、次のようなものがあります (チャットボットによる記述)。
情報の提供と質問への回答: 今後の処置についての情報を患者に提供できます。これには、何を期待するか、準備のガイドライン、関連するリスクと利点に関する詳細が含まれます。
患者の準備状況の評価: 予定された処置の前に患者の準備状況を評価するために使用できます。 質問をしたり、患者と会話したりすることで、ChatGPT は、懸念や誤解のある領域を事前に特定して対処するのに役立ちます。
サポートと安心の提供: 今後の処置について不安を感じている可能性のある患者にサポートと安心を提供できます。 患者との会話に参加し、情報とサポートを提供することで、ChatGPT はストレスを軽減し、潜在的に患者の転帰を改善するのに役立ちます。
「ChatGPT は、放射線科医や医療インフラに大きな負担をかけることなく、臨床放射線学から患者中心のモデルへの移行をサポートできます」と著者らは示唆しています。
さらなる研究が保証されており、すぐに利用できるようになる十分な機会があるとチームは指摘した. 2 月 7 日、Microsoft は ChatGPT テクノロジを Bing 検索エンジンと Edge ブラウザに組み込み、Microsoft の Office スイートにアプリケーションを組み込むことを発表しました。
「放射線学におけるChatGPTの可能性を完全に実現するには、技術の安全で責任ある使用を保証するために、さらなる研究と開発が必要です」と実際の著者は結論付けました.

Does ChatGPT have a role in clinical radiology?

By Will Morton, AuntMinnie.com staff writerMarch 28, 2023 -- ChatGPT could become a significant aid in clinical radiology, according to a team at George Washington University in Washington, DC. They discussed the chatbot's potential benefits in a paper published March 25 in the Journal of the American College of Radiology."It is important to carefully assess the challenges and ethical considerations before implementing chatbots or any other AI system in clinical practice," wrote lead author Ahmed Ismail and colleagues.
Or did they write that?
As a disclaimer, the authors noted that 64.5% of the words in the opinion paper, including the sentence above (italicized for emphasis in the JACR paper), were written wholly by ChatGPT.
"While this may raise some ethical concerns or elicit 'gasps' from readers, it also opens the door for further discussions regarding the inevitable direction of content creation through AI-powered chatbots," the authors wrote.
The public release of ChatGPT on Nov 30, 2022, garnered its first million users within five days. The chatbot also quickly became a popular choice for a wide range of natural language processing tasks. With that, OpenAI's ChatGPT and deep-learning models have the potential to greatly impact the field of radiology, according to the authors.
For instance, article writing can significantly be augmented by using ChatGPT as a virtual assistant in steps such as literature search, generation of tables/graphs, content paraphrasing/organization, journal readership/style adaptation, and possibly even translation for non-native English speakers, they wrote.
While journals appear to have made the decision to not consider ChatGPT as a co-author, at the very least, its current version provides the ability to deliberate on general aspects of a topic, the authors wrote. Moreover, while it is presently impressive, future iterations may provide even more specialized content, especially once connected to the internet, they stated.
Yet so far, the benefits of the chatbot may best be realized in efforts to educate patients, the authors suggested. ChatGPT can aid patients before radiologic-guided procedures, with potential examples including the following (written by the chatbot):
  • Providing information and answering questions: It can provide patients with information about their upcoming procedure, including details about what to expect, preparation guidelines, and the associated risks and benefits.
  • Assessing patient readiness: It can be used to assess patients' readiness before scheduled procedures. By asking questions and engaging in a conversation with patients, ChatGPT can help identify and address any areas of concern or misunderstanding beforehand.
  • Providing support and reassurance: It can provide support and reassurance to patients who may be anxious about upcoming procedures. By engaging in a conversation with patients and providing information and support, ChatGPT can help reduce stress and potentially improve patient outcomes.
"ChatGPT can support the shift of clinical radiology to a patient-centered model without placing a greater strain on radiologists or medical infrastructure," the authors suggested.
Further research is warranted, with ample opportunities soon to become available, the team noted. On February 7, Microsoft announced the incorporation of ChatGPT technology into its Bing search engine and Edge browser, with applications in Microsoft's Office suite to follow.
"To fully realize the potential of ChatGPT in radiology, further research and development are needed to ensure the safe and responsible use of the technology," the actual authors concluded.

2023年4月2日日曜日

ECR2023 DOI#

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Accepted abstracts
Computer-aided simple triage (CAST) for COVID-19 pneumonia based on RSNA expert consensus statement and radiological finding evaluations in a multi-centre study
False positive findings on plain chest radiograph -3D image analysis using ultra-high-resolution CT data - 
Quantitative evaluation of cancellous bone morphology by ultra-high resolution CT (UHRCT)
Ultra-high-resolution CT (UHRCT) with Minimum Radiation Dose Setting - the usefulness of personal health indicator -

霞が城の桜が満開でした

4月2日、二本松の霞が城公園の花見に行ってきました。天気も良く、そこそこの賑わいでした。この時期に車を走らせていると、今まで気づかなかった満開の見事な桜の木がところどころにあることに気づかされます。

2023年4月1日土曜日

Deep learning-based computed tomography applied to the diagnosis of rib fractures

Deep learning-based computed tomography applied to the diagnosis of rib fractures
Zhen-wei Lin 1, Wei-li Dai 1, Qing-Quan Lai **, Hong Wu *
Department of CT/MRI, The Second Affiliated Hospital of Fujian Medical University, Quanzhou, 36
Journal of Radiation Research and Applied Sciences 16 (2023)
目的: CT 画像における肋骨骨折欠陥診断の効率を改善するために、深層学習法を使用する可能性を探ること。
方法:本研究では、胸部外傷により外来および救急部門に入院した 2622 人の患者の胸部 CT 画像を遡及的に分析した。 CT 画像は、主要な特徴抽出のために HourglassNet に送られ、次にマルチスケールの特徴抽出のために Inception に送られ、最後に異なるスケールの特徴が再結合されてから、深層畳み込みニューラル ネットワーク (DCNN) モデルがインポートされます。 モデルは、破壊欠陥を 5 つの一般的なカテゴリに分類することによってトレーニングされ、前処理された画像を入力した後、DCNN ネットワーク構造が欠陥位置を出力します。
結果: 350 のテスト セットの胸部 CT 画像で合計 997 の肋骨骨折が見つかり、DCNN モデルでは 24 の偽陽性ケースと 64 の偽陰性ケースが見つかりました。 下級医師による肋骨骨折の診断の精度 (93.2%) は、DCNN モデル (95.6%) よりも低かった 。DCNN モデルの助けを借りて、下級医師の診断の精度が向上しました (94.9%)。 DCNNモデルとDCNNモデルによって支援された低位の医師の診断の精度(95.5%)との間に有意差はありませんでした(94.9%)。 下位の医師が肋骨骨折を診断するための再現率 (83.8%) は、DCNN モデル (91.1%) よりも低く、医師の診断に関する再現率は、DCNN モデルの助けを借りて有意に高かった (93.8%)。下級医師の平均診断時間は (156.0 ± 31.6) 秒でしたが、DCNN モデルでの肋骨骨折の診断はわずか (4.9 ± 1.5) 秒でした。DCNN モデルの支援を受けた医師の診断時間は、 (41.3 ± 7.2) 秒に短縮されます。
結論: HourglassNet と Inception 機能によって CT 画像が抽出された後、DCNN モデルに入力されます。 DCNN モデルは、胸部 CT 画像で肋骨骨折を正確に特定して診断できるため、診断時間が大幅に短縮され、診断の見逃しや誤診の割合が減少します。 深層学習により、胸部 CT 画像の肋骨骨折欠陥の診断効率を向上させることが可能になります。
Objective: To explore the feasibility of using deep learning method to improve the efficiency of rib fracture defect diagnosis in CT images.
Methods: This study retrospective analysis of chest CT images of 2622 patients who were admitted to the outpatient and emergency departments due to chest trauma. The CT image is fed into HourglassNet for primary feature extraction, then into Inception for multi-scale feature extraction, and finally the different scale features are recombined, and then the deep convolutional neural networks (DCNN) model is imported. The model is trained by dividing fracture defects into 5 common categories, and after entering the pre-processed images, the DCNN network structure outputs the defect locations.
Results: A total of 997 rib fractures were found in 350 test set chest CT images, with 24 false-positive cases and 64 false-negative cases in the DCNN model. The accuracy of the diagnosis of rib fractures by low-senior physicians (93.2%) was lower than that of the DCNN model (95.6%) With the assistance of the DCNN model, the accuracy of the diagnosis of low-senior physicians increased (94.9%), and there was no significant difference (94.9%) be-tween the DCNN model and the accuracy of the diagnosis of the low-senior physicians assisted by the DCNN model (95.5%). The recall rate (83.8%) for low-senior physicians to diagnose rib fractures was lower than that in the DCNN model (91.1%), and the recall rate for physician diagnosis was significantly higher (93.8%) with the assistance of the DCNN model. The average diagnostic time for low-senior physicians was (156.0 ± 31.6)s, while the diagnosis of rib fractures in the DCNN model was only (4.9 ± 1.5) s, and the diagnostic time for physicians with the assistance of the DCNN model could be shortened to (41.3 ± 7.2) s.
Conclusion: After the CT image is extracted by HourglassNet and Inception features, it is fed into the DCNN model. The DCNN model can accurately locate and diagnose rib fractures on chest CT images, significantly shortening the diagnostic time and reducing the rate of missed diagnosis and misdiagnosis. Deep learning makes it feasible to improve the efficiency of diagnosing rib fracture defects in chest CT images.

AIとストーカーの誕生

chatGPTが話題になり、ベータ版を試していた記者に「アイラブユウ」と返答したと言います。そのことをメーカがプログラムが未熟なためのバグだといった新聞記事が載っていました。
しかし、これって本当にバグでしょうか?
興味を持って何度も質問してくる者に対して自分に好意を持っているのではないかと勘違いするなんてことは、いかにもヒト的な反応ではないでしょうか?
質問を続けていると好意を持たれるとすると、オペレータにとっては結構やっかいな相手かもしれません。
しかもこの解答が質問者の意図と異なる返答だったとなると、コンピュータが間違いを犯したことになります。間違える計算機、このこともいかにもヒト的な革新的なことではないでしょうか?