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

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K17002
• Research Institution: Showa University
• Principal Investigator: 前田 康晴 昭和大学, 医学部, 講師 (30595616)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 潰瘍性大腸炎関連腫瘍 / 大腸内視鏡 / 人工知能

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。当初、腫瘍・非腫瘍の鑑別を目的としていた。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。R3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. 2022)また、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行いプロトタイプの作成をおこなった。続いて、病変発見支援のためのソフトウェアの構築のため、現在市販されているCADeでの潰瘍性大腸炎患者サーベイランスでの有用性を報告した(Maeda Y, Kudo SE, Ogata N, Misawa M, Mori Y, Mori K,Ohtsuka K. Can artificial intelligence help to detect dysplasia in patients with ulcerative colitis? Endoscopy. 2021)一方で、高度炎症粘膜や炎症性ポリープなどを腫瘍性病変と誤診する課題を明らかにした (Maeda, Misawa et al UEGW 2022)。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初想定したいたように高精度のアルゴリズムを確立できていない。課題として、高度炎症粘膜や炎症性ポリープなどを腫瘍性病変と誤診するためである。

Strategy for Future Research Activity

2022年から米国Mayo clinicと共同研究契約を締結し学習画像の提供を受けアルゴリズムの改良に着手している。

Causes of Carryover

コロナ禍で施設の内視鏡検査数が減少したこともあり、検証試験の終了が遅れた。翌年分として請求した助成金は研究成果報告のための英文校正代および出張旅費として使用する予定である。

Research Products

• [Int'l Joint Research] Mayo clinc(米国)
  • Country Name: U.S.A.
  • Counterpart Institution: Mayo clinc
• [Journal Article] Use of advanced endoscopic technology for optical characterization of neoplasia in patients with ulcerative colitis: Systematic review (2022)
  • Author(s): Maeda Yasuharu、Kudo Shin‐ei、Ogata Noriyuki、Kuroki Takanori、Takashina Yuki、Takishima Kazumi、Ogawa Yushi、Ichimasa Katsuro、Mori Yuichi、Kudo Toyoki、Hayashi Takemasa、Miyachi Hideyuki、Ishida Fumio、Nemoto Tetsuo、Ohtsuka Kazuo、Misawa Masashi
  • Journal Title: Digestive Endoscopy Volume: 34 Pages: 1297～1310
  • DOI: 10.1111/den.14335
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Identification of a small, depressed type of colorectal invasive cancer by an artificial intelligence-assisted detection system (2022)
  • Author(s): Kudo Shin-ei、Misawa Masashi、Mori Yuichi、Kawabata Yurie、Maeda Yasuharu、Miyachi Hideyuki、Mori Kensaku
  • Journal Title: Endoscopy Volume: 54 Pages: E592～E593
  • DOI: 10.1055/a-1704-8103
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Beyond complete endoscopic healing: Goblet appearance using an endocytoscope to predict future sustained clinical remission in ulcerative colitis (2022)
  • Author(s): Takishima Kazumi、Maeda Yasuharu、Ogata Noriyuki, et al
  • Journal Title: Digestive Endoscopy Volume: 34 Pages: 1030～1039
  • DOI: 10.1111/den.14202
• [Journal Article] Deep learning-based automated quantification of goblet cell mucus using histological images as a predictor of clinical relapse of ulcerative colitis with endoscopic remission (2022)
  • Author(s): Ohara Jun、Nemoto Tetsuo、Maeda Yasuharu、Ogata Noriyuki、Kudo Shin-ei、Yamochi Toshiko
  • Journal Title: Journal of Gastroenterology Volume: 57 Pages: 962～970
  • DOI: 10.1007/s00535-022-01924-1
• [Presentation] USEFULNESS AND LIMITATIONS OF COMPUTER-AIDED DETECTION (CADE) SYSTEM IN SURVEILLANCE COLONOSCOPY IN PATIENTS WITH ULCERATIVE COLITIS. (2022)
  • Author(s): Maeda Y., Kudo S., Ogata N., Ogawa Y.,Ogawa Y., Matsudaira S., Nakamura H., Mori Y., Kudo T., Hisayuki T., Hayashi T., Wakamura K., Miyachi H., Baba T., Ohtsuka K., Misawa M.
  • Organizer: UEG Week2022
  • Int'l Joint Research