2020 Fiscal Year Research-status Report
人工知能を用いた潰瘍性大腸炎関連腫瘍の内視鏡診断法の開発
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20K17002
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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, 助教 (30595616)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 潰瘍性大腸炎関連腫瘍 / 大腸癌 / 人工知能 / 大腸内視鏡 / 自動診断システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は人工知能を用いた潰瘍性大腸炎関連腫瘍の超拡大内視鏡による診断法の開発を目的としている。特に腫瘍・非腫瘍の鑑別を目的としている。
人工知能の構築には主に①機械学習のアルゴリズムの開発②機械学習用画像のアノテーションが必要となる。①機械学習のアルゴリズムの開発は先行研究で既に終了しているため、
本研究の具体的な目標は②機械学習用画像のアノテーションおよび構築した人工知能の評価である。R2年度は機械学習用画像のアノテーションの基なる、潰瘍性大腸炎関連腫瘍の腫瘍・非腫瘍鑑別のための超拡大内視鏡診断法の構築に取り組んだ。結果をまとめて英文論文とし採択された。(Kudo SE, Maeda Y, Ogata N, et al. Combined endocytoscopy with pit pattern diagnosis in ulcerative colitis-associated neoplasia: a pilot study. Dig Endosc. 2021 Feb 28. doi: 10.1111/den.13964. Epub ahead of print. PMID: 33641190.)
超拡大内視鏡診断法に基づき機械学習用画像のアノテーションを現在進行中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定通り、超拡大内視鏡診断法の開発を終了し、それに基づいた、人工知能構築に必要な機械学習用画像のアノテーションを現在進行中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
R3年度は人工知能構築を行い、その診断精度を評価する。
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| Causes of Carryover |
R2年度はコロナ禍で各種学会・ミーティングなどがweb開催となり、旅費として計上していた予算が次年度使用額となった。
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[Presentation] NUCLEAR OBSERVATION WITH ENDOCYTOSCOPY PROVIDES ADDITIONAL DIAGNOSTIC ABILITY TO PIT PATTERN FOR ULCERATIVE COLITIS ASSOCIATED NEOPLASIA2020
Author(s)
Maeda Y., Kudo S., Ogata N., Misawa M., Ogawa Y., Takishima K., Ichimasa K., Matsudaira S., Ishigaki T., Nakamura H., Toyoshima N., Mori Y., Kudo T., Hisayuki T., Hayashi T., Wakamura K., Miyachi H., Baba T., Ohtsuka K.
Organizer
UEG Week
Int'l Joint Research
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