2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Real-Time Computer-Aided Diagnosis System Based on Objective Indicators for Gastrointestinal Endoscopic Image Analysis
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20H04157
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
小出 哲士 広島大学, ナノデバイス研究所, 准教授 (30243596)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 信治 広島大学, 病院(医), 教授 (00260670)
玉木 徹 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10333494)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 計算機システム / 画像認識 / 内視鏡診断支援 / 医用応用のための画像診断システム / ハード・ソフト協調設計 / リアルタイム画像処理 / 機械学習・深層学習 / 転移学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに開発している大腸NBI拡大内視鏡診断支援システムは、JNET所見分類加えて、欧米などで用いられている大腸NBI非拡大内視鏡の所見分類であるNICE分類に対しても、分類が可能であったが識別性能の改良が必要であった。そこで2022年度は各識別器の精度だけでなく、感度、特異度などのその他の定量的評価指標も90%以上の高値を提示できるように深層学習のネットワークモデルの改良と最適化を行った。
また、これまでに開発したシステムでは，JNET分類やNICE分類の病変部分以外のバックグラウンドもそれぞれのタイプによる識別されてしまう問題があったため、正常粘膜のデータ新たに追加して学習することにより、病変以外の識別を実現すると共に、全画面の中から病変を含む領域を抽出するセグメンテーション手法を開発した。
更に、広島大学病院・JR広島病院から提供されているJNET・NICE分類の所見分類が行われている、内視鏡の静止画像・動画像を用いて、病変領域を抽出し、その領域に対して、開発している識別器による病変の進行度の判定を行うことができるように識別アルゴリズムの開発を行い、大腸NBI非拡大・拡大内視鏡画像の動画像への拡張を行った。
そして、リアルタイム処理システムの実現に関しては、内視鏡画像の拡大・非拡大の動画像に対して、病変を広範囲で識別するために、動画像の処理が可能なCADシステムの実装を行った。このシステム開発には、ソフトウェアとハードウェアの協調設計が重要な鍵となるため、計算の複雑度や並列度に合わせたネットワークモデルと識別手法を開発し、Full HD 動画像に対して、広範囲の病変の識別を可能とする高速実行が可能なCADシステムを開発し、内視鏡画像診断支援システムの更なる性能向上を図った。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(17 results)
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[Journal Article] Development of multi-class computer-aided diagnostic systems using the NICE/JNET classifications for colorectal lesions2022
Author(s)
Yuki Okamoto, Shigeto Yoshida, Seiji Izakura, Daisuke Katayama, Ryuichi Michida, Tetsushi Koide, Toru Tamaki, Yuki Kamigaichi, Hirosato Tamari, Yasutsugu Shimohara, Tomoyuki Nishimura, Katsuaki Inagaki, Hidenori Tanaka, Ken Yamashita, Kyoku Sumimoto, Shiro Oka, Shinji Tanaka
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Journal Title
Journal of Gastroenterology and Hepatology
Volume: 37
Pages: 104-110
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] An Endoscopic lesion image Classifier Using Deep Learning Considering Progression of Colorectal Cancer2022
Author(s)
Daisuke Katayama, Yongfei Wu, Tetsushi Koide, Toru Tamaki, Shigeto Yoshida, Yuki Okamoto, Shiro Oka, Shin Morimoto, Shinji Tanaka, Masayuki Odagawa, Toshihiko Sugihara
Organizer
The 7th International Symposium on Biomedical Engineering
Int'l Joint Research
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[Presentation] A Lesion Segmentation Method for Computer-Aided Diagnosis System in Colorectal NBI Endoscopy Based on U-Net2022
Author(s)
Yongfei Wu, Daisuke Katayama, Tetsushi Koide, Toru Tamaki, Shigeto Yoshida, Yuki Okamoto, Shiro Oka, Shin Morimoto, Shinji Tanaka, Masayuki Odagawa, Toshihiko Sugihara
Organizer
The 7th International Symposium on Biomedical Engineering
Int'l Joint Research
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