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리포트
Validations
간질성폐이상을 확인할 수 있음을 입증했습니다.
선행 연구 결과) AVIEW ILA 정량적 결과
1.8%를 기준으로 할 경우
0
민감도
0
특이도
0
AUROC
Chae KJ, Lim S, Seo JB, Hwang HJ, Choi H, Lynch D, Jin GY. Interstitial Lung Abnormalities at CT in the Korean National Lung Cancer Screening Program: Prevalence and Deep Learning-based Texture Analysis. Radiology. 2023 May;307(4):e222828.
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이 연구는 AVIEW Lung ILA를 사용하여 한국 폐암 검진 프로그램의 CT 검사로 ILA를 정량적으로 평가하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구에는 2017년 4월부터 2020년 12월까지 흉부 CT를 받은 참가자가 포함되었습니다.
AVIEW Lung ILA 는 1.8% 폐 영역 차단 값으로 ILA를 검출하기 위한 높은 민감도와 특이성을 입증했습니다. 이 연구는 ILA가 한국 폐암 검진 인구에 널리 퍼져 있으며 딥 러닝 기반 텍스처 분석을 사용하여 효과적으로 검출하고 정량화 할 수 있음을 나타냅니다.
Chae KJ, Lim S, Seo JB, Hwang HJ, Choi H, Lynch D, Jin GY. Interstitial Lung Abnormalities at CT in the Korean National Lung Cancer Screening Program: Prevalence and Deep Learning-based Texture Analysis. Radiology. 2023 May;307(4):e222828.
이 연구는 흉부 CT 영상에서 간질성 폐 이상(ILA)을 감지하는 데 있어 방사선사의 시각적 분석과 비교하여 코어라인소프트의 AVIEW Lung ILA 의 성능을 평가했습니다.
AVIEW Lung ILA 는 적어도 하나의 구역에서 5%의 임계값을 사용하여 ILA를 식별하는 데 있어 67.6%의 민감도, 93.3%의 특이도 및 90.5%의 정확도를 보였습니다.
간질성폐이상을 검출하기 위한 최상의 컷오프 값은 3.6%였습니다. 이 연구는 판독기 간 합의가 ILA에 대해 실질적이지만 하위 유형에 대해서만 공정하며 일상적인 임상 실무에서 자동화된 정량화 시스템을 사용하는 것이 간질성폐이상의 객관적인 식별에 도움이 될 수 있다고 결론 내렸습니다.
Kim MS, Choe J, Hwang HJ, Lee SM, Yun J, Kim N, Ko MS, Yi J, Yu D, Seo JB. Interstitial lung abnormalities (ILA) on routine chest CT: Comparison of radiologists' visual evaluation and automated quantification. Eur J Radiol. 2022 Dec;157:110564.