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  2. Yonago Acta Medica
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Utilization of Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Powered Computer-Aided Detection (CAD) System on Chest X-Ray Abnormalities in Health Check-Ups

https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/2001977
https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/2001977
c7f4ce57-d591-49fa-81ce-19cb068b0645
名前 / ファイル ライセンス アクション
yam68(3)_180.pdf yam68(3)_180.pdf (1.6 MB)
© 2025 Tottori University Medical Press
Item type デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2025-09-04
タイトル
タイトル Utilization of Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Powered Computer-Aided Detection (CAD) System on Chest X-Ray Abnormalities in Health Check-Ups
言語 en
作成者 Nishii,Shizuka

× Nishii,Shizuka

en Nishii,Shizuka

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Tomita,Katsuyuki

× Tomita,Katsuyuki

en Tomita,Katsuyuki

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Touge,Hirokazu

× Touge,Hirokazu

en Touge,Hirokazu

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Yamamoto,Hiroyuki

× Yamamoto,Hiroyuki

en Yamamoto,Hiroyuki

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Shigeshiro,Keiji

× Shigeshiro,Keiji

en Shigeshiro,Keiji

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山崎,章

× 山崎,章

研究者総覧鳥取大学 100000447_ja.html
e-Rad_Researcher 70325009

en Yamasaki,Akira
Tottori University

ja 山崎,章
kakenhi 鳥取大学 15101

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主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 artificial intelligence (AI)
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 computer-aided detection (CAD)
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 chest X-ray (CXR)
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 explainable artifcial intelligence (XAI)
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Background, We designed a single-center retrospective study comparing the performance of commercially explainable artificial intelligence (XAI)-powered computer-aided detection (CAD) system of abnormal findings on chest X-rays (CXR) with that of non-experts, and pulmonology experts. Methods, A total of 1,262 images of 1,262 subjects (mean age 49 years; 52% female) and 1,252 images of 1,252 subjects (mean age 51 years; 51% female) were obtained from DICOM formats in Hakuai Hospital Health Check-up Center, in the pre-and post-implementing XAI-powered CAD period, respectively. The ultimate decision of abnormality on CXR was made by two pulmonology experts. The diagnostic accuracy metrics were measured accuracy and negative predictive value (NPV) for detecting abnormality on CXR. Results, XAI-powered CAD systems achieved an accuracy of 0.84 (95% confidential interval [CI] 0.82–0.86) and NPV of 1.00 (95% CI 0.99–1.00) to detect the abnormality on CXR. For determining nodular shadows, it was found to be non-inferior to the pulmonology experts with an accuracy of 0.94 (95% CI 0.92–0.95), and NPV of 1.00 (95% CI 0.99–1.00). It tended to overestimate the abnormality of heart enlargement and pleural thickening with a tendency for lower sensitivity. Conclusion, It seems likely that in the future, the most accurate screening CXR will be a double check combining with the pulmonology experts with XAI-powered CAD systems.
言語 en
出版者
出版者 Tottori University Medical Press
言語 en
日付
日付 2025-08-22
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.33160/yam.2025.08.002
関連情報
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ URI
関連識別子 https://www.lib.tottori-u.ac.jp/yam/yam/yam68-3/68-3contents.html
収録物識別子
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 13468049
書誌情報 en : Yonago Acta Medica

巻 68, 号 3, p. 180-186, ページ数 7, 発行日 2025-08-22
見出し
大見出し Original Article
言語 en
出版者情報
出版者名 Tottori University Medical Press
言語 en
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利情報
言語 en
権利情報 © 2025 Tottori University Medical Press
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Ver.1 2025-09-04 01:32:06.831644
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