New Method of Paired Comparison for Improved Observer Shortage Using Deep Learning Models

Author:

Tabata Nariaki12,Ijichi Tetsuya2,Itai Hirotaka13,Tateishi Masaru1,Kita Kento1,Obata Asami2,Kawahara Yuna2,Sonoda Lisa2,Katou Shinichi2,Inoue Toshirou2,Ideguchi Tadamitsu4

Affiliation:

1. Department of Health Sciences, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University

2. Department of Radiology, Fukuoka University Chikushi Hospital

3. Department of Radiology, National Hospital Organization Kyushu Medical Center

4. Department of Health Sciences, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University

Publisher

Japanese Society of Radiological Technology

Reference35 articles.

1. 1) 下瀬川正幸.医用画像の実践的画質評価の連載開始に寄せて.医学物理 2016; 35(4): 281.

2. 2) 白石順二,本田道隆,小倉敏裕,他.医用画像分野における診療放射線技術科学研究の変遷—アナログ画像研究からディジタル画像研究へ.日放技学誌 2014; 70(1): 89–101.

3. 3) 小寺吉衞.アナログからディジタルへ—画像評価と最新画像装置の開発—.医用画像情報会誌 2017; 34(4): 145–150.

4. 4) 白石順二.臨床画像の評価.画像通信 2013; 36(2): 6–14.

5. 5) 望月安雄.胸部ファントムを用いた一対比較法のThurstone法とScheffé法(Nakaya)による病変検出能の評価研究.日放技学誌 2014; 70(1): 66–72.

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