QZIP-ILDはDeep-learningを用いたソフトウエアであり、間質性肺炎の多彩なCT所見(正常域、すりガラス影、consolidation、網状影、牽引性気管支拡張、蜂巣肺、肺気腫)を全自動的に分類し、volumeの定量評価を行うことができます。加えて、consolidationを気管支拡張の有無で更に細分化することが可能です。
本ソフトの能力を放射線科医による視覚的評価や、従来のCAD(computer-aided diagnosis)を用いたソフトウエアであるGHNCと比較することにより良好な病変分類能力があることを示しました。
また、定量結果が呼吸機能や患者予後とも関連することを示しました。
今後のQZIP-ILDの臨床や研究への応用が期待されます。
Aoki R, Iwasawa T, Saka T, Yamashiro T, Utsunomiya D, Misumi T, Baba T, Ogura T. Effects of Automatic Deep-Learning-Based Lung Analysis on Quantification of Interstitial Lung Disease: Correlation with Pulmonary Function Test Results and Prognosis. Diagnostics. 2022; 12(12):3038. https://doi.org/10.3390/diagnostics12123038
2022.12.12