RSNA2018 Now on Report!@堀越浩幸先生(群馬県立がんセンター放射線診断部) part2

RSNA2018 Report : RSNA2018 Now on Report!
2018.11.26

 本格的にRSNA2018開始です。少し遅めのシャトルバスに乗り会場に着くとopening sessionが始まっており、とりあえずe-learningの会場に向かい早速digital posterのチェックをしました。パスワードは変更しておいたので問題なく認証でき自分の興味のある領域を速攻でチェックしました。乳腺領域ではcontrast-enhanced MMGとdeep learningを用いた演題が多いように思えました。その他様々なテーマの演題があり,ゆっくり勉強する予定です。本日の目的は,必見演題はコレ!で紹介したScience Session with Keynote: Informatics (Artificial Intelligence in Radiology: Cutting Edge Deep-Learning)に出席することです。抄録を読んで紹介しても実際に話を聞いてみるとがっかりすることが多く、自分の目と耳で確認することが大事です。画像診断医の立場からするとsession自体は微妙な感じでしたが、日本よりdeep learningを用いた研究環境がとても進んでいると感じました。座長のAn Tag先生による最初のサマリーがとても参考になりました。AI研究の現状はlesion detection, lesion segmentation、lesion classificationで画像診断医の質向上を目的としたソフト開発が中心とのことです。各演題とも診断するテーマを絞っており、deep learning のために大量の症例が必要でした。単一施設ではこの手の研究はできず他施設の共同研究が必要な分野と思いました。会場で聞いただけではとても理解できず、ホテルでvirtual meetingを聞きながら何となく理解した程度です。詳細はぜひvirtual meetingで確認してください。個人的にはSSA12-05のCTの画像をtexture imaging patchに変換しconvolutional neural networkを用いる良悪性の鑑別(実際には嚢胞、血管腫、肝転移の鑑別)は便利なCADと思いました。さらなる研究を期待しています。また、自分のところの解析モデルが良いとの発表もありこれから期待する分野と思いながらも、解析をサポートする人材育成が急務と感じました。

例年通り会場は混雑しています。
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