甲状腺結節の超音波画像特徴分析における人工知能ソフトウェアの応用研究
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Application research of artificial intelligence software in the analysis of thyroid nodule ultrasound image characteristics
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(6): e0323343. doi: 10.1371/journal.pone.0323343. Epub 2025 Jun 02.
概 要：
本研究は、甲状腺結節の診断における超音波画像の解釈における観察者間および観察者内のばらつきを改善するために、人工知能ソフトウェアSW-TH01/IIを導入しました。225枚の超音波画像を用いて、エコー輝度、形状、境界、マージン、石灰化などの特徴を評価しました。ソノグラファーとソフトウェアの結果を比較し、SW-TH01/IIの精度を評価しました。結果、両者の一致率は0.8以上であり、特にエコー輝度やマージンにおいてはkappa係数が0.75以上でした。また、ソフトウェアの解析時間は平均3秒で、ソノグラファーの26.5秒と比較して有意に短縮されました。
方 法：
この研究は、上海の2つの病院から収集した225枚の超音波画像を対象にした比較研究です。ソノグラファーとSW-TH01/IIが同じ画像群に対して特徴分析を行い、結果の一致度を評価しました。主要評価指標は、エコー輝度、形状、境界、マージン、石灰化の7つの指標における一致率とkappa係数です。
結 果：
SW-TH01/IIとソノグラファーの分析結果の一致率は全て0.8以上であり、エコー輝度、アスペクト比、マージンにおいてはkappa係数が0.75以上でした。エコー輝度、境界、石灰化においてもkappa係数は0.6以上であり、統計的に有意でした。ソフトウェアの画像解釈時間は3秒、ソノグラファーは26.5秒であり、差は有意でした（z = -18.36, P < 0.001）。
結 論：
SW-TH01/IIは甲状腺結節の特徴を高精度で判断でき、診断の効率を大幅に向上させる可能性があります。このソフトウェアは、ソノグラファーの支援ツールとして、超音波検査の効率を改善し、より客観的な結果を提供することが期待されます。