Development of an artificial intelligence-based cytological diagnosis and prognosis system for oral cancer

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K10163
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
• Research Institution: Kanazawa Medical University (2022); Nagasaki University (2020-2021)
• Principal Investigator: MITATE Eiji 金沢医科大学, 医学部, 講師 (00552019)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 郁夫 長崎大学, 海洋未来イノベーション機構, 教授 (10392953) ; 酒井 智弥 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (30345003) ; 下本 陽一 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (80244036) ; 角 美佐 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (90284702)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 口腔がん / 細胞診 / 画像識別 / 人工知能

Outline of Final Research Achievements

1, A dataset of oral cytology (conventional method, LBC) was constructed.
2, Various Convolutional Neural Networks (CNN) were tried. There are two main types: one is a CNN that identifies cell morphology and the other is a CNN focusing on the cell nucleus. The CNN focusing on the cell nucleus showed the potential to become a new indicator for class classification of cytological diagnoses. On the other hand, CNNs that identify cell morphology revealed the possibility of using not only cell morphology but also other factors such as background for identification. Attempts were made to improve accuracy by creating teacher images annotated only with cell regions and applying a gazing mechanism, but these are issues that need to be considered in the future.

Free Research Field

口腔外科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

口腔がんの早期発見を目指して口腔細胞診をより簡便に導入しやすくするにあたり、その技術的な部分で人工知能（AI）による診断補助システムの確立を目指した。結果として、AIが診断するシステムを構築するにあたり、細胞に着目させたり、細胞核を診て判断するなどの方法が有用であることがわかった。しかい細胞の形だけでなく、背景を診て診断している「背景問題」の可能性も明らかとなった。この問題は物体識別においてここ数年問題となっているが、本研究でも解決できそうな結果が出てきている。