論文の概要: A Computer-aided Framework for Detecting Osteosarcoma in Computed Tomography Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13376v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 11:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.137045
• Title: A Computer-aided Framework for Detecting Osteosarcoma in Computed Tomography Scans
• Title（参考訳）: CTスキャンにおける骨肉腫検出のためのコンピュータ支援フレームワーク
• Abstract要約: 研究の目的は、前処理、検出、後処理、CTスキャンの可視化を含むパイプラインを通じて骨肉腫の診断を自動化することである。 本稿では、さまざまな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて、CTスキャンを分類するための機械学習および可視化フレームワークを提案する。 12例について検討した結果,AUCが94.8%,特異性が94.6%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Osteosarcoma is the most common primary bone cancer, mainly affecting the youngest and oldest populations. Its detection at early stages is crucial to reduce the probability of developing bone metastasis. In this context, accurate and fast diagnosis is essential to help physicians during the prognosis process. The research goal is to automate the diagnosis of osteosarcoma through a pipeline that includes the preprocessing, detection, postprocessing, and visualization of computed tomography (CT) scans. Thus, this paper presents a machine learning and visualization framework for classifying CT scans using different convolutional neural network (CNN) models. Preprocessing includes data augmentation and identification of the region of interest in scans. Post-processing includes data visualization to render a 3D bone model that highlights the affected area. An evaluation on 12 patients revealed the effectiveness of our framework, obtaining an area under the curve (AUC) of 94.8\% and a specificity of 94.6\%.
• Abstract（参考訳）: 骨肉腫は最も多い原発性骨癌であり、主に若年層と最高齢層に影響を及ぼす。 早期発見は骨転移の確率を下げるために重要である。 この文脈では、診断の正確さと迅速さは、予後の過程において医師を助けるために不可欠である。 研究の目的は、前処理、検出、後処理、CTスキャンの可視化を含むパイプラインを通じて骨肉腫の診断を自動化することである。 そこで本稿では,さまざまな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いてCTスキャンを分類する機械学習と可視化フレームワークを提案する。 前処理には、データ拡張とスキャンに対する関心領域の識別が含まれる。 後処理にはデータビジュアライゼーションが含まれており、影響を受ける領域をハイライトする3Dの骨モデルを描画する。 12例について検討した結果,AUCが94.8\%,特異性が94.6\%であった。

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