2018 Fiscal Year Annual Research Report
Artificial intelligence for endocytoscopy provides fully automated diagnosis of histological healing in ulcerative colitis.
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17K15973
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| Research Institution | Showa University |
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Principal Investigator |
前田 康晴 昭和大学, 医学部, 兼任講師 (30595616)
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2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 潰瘍性大腸炎 / 内視鏡 / 人工知能 / 粘膜治癒 / 自動診断システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は、超拡大内視鏡endoytoscopyを用いた、コンピュータ自動診断システムの開発を主に行った。プログラムの作成は18000枚以上の内視鏡画像と対応
する病理情報をサンプルとして、作成した。完成したシステムは実際の内視鏡と診断コンピューターが完全に同期して接続されているシステムであり、内視鏡検査中のリアルタイム補助診断（診断所要時間0.4秒）を可能とするものである。なお、プログラム作成直後に行った、予備的診断能検証においては、組織学的炎症/寛解の鑑別では感度74%, 特異度97%, 正診率91%、であった。その結果を英文論文とし投稿し、平成30年度に掲載された。(Maeda Y, Kudo SE, Mori Y, et al. Fully automated diagnostic system with artificial intelligence using endocytoscopy to identify the presence of histologic inflammation associated with ulcerative colitis (with video). Gastrointest Endosc 2019;2:408-15.)
平成30年度内に超拡大内視鏡endoytoscopy画像 40000万枚以上を学習画像としたモデルへと更新し、診断能検証においては、組織学的炎症/寛解の鑑別では感度82%, 特異度92%, 正診率90%、であった。
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