2022 Fiscal Year Research-status Report
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20K20230
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
堀内 裕紀 順天堂大学, 大学院医学研究科, 准教授 (60867951)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 深層学習技術 / 末梢血塗抹標本 / デジタル画像 / 細胞分類 / 異常コメント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々はAI深層学習技術を用いて末梢血AI血球形態自動分析システム(AI自動分析システム)を開発してきた。本研究では、このシステムを利用し、実際の日常検査標本においての細胞分類性能と異常細胞検出能を評価した。
方法:約100万細胞のデジタル画像を学習してAI自動分析システム（細胞分類と形態異常コメントを提示）を構築した。末梢血塗抹標本から血液像自動分析装置DI-60によりデジタル細胞画像を取得した。AI自動分析システムの評価には、日常検査で目視検査を施行した末梢血塗抹標本589検体（ALL 26、AML 52、Lymphoma 84、MDS 97、MPN 50、造血器腫瘍以外 66、正常検体214）から得られた139,378 画像を用いた。血液検査技師（3名）による評価との一致率を求めた。
結果：細胞分類能の一致率は全17分類で97.3%以上であった。異常コメントの一致率は、悪性リンパ腫群ではリンパ球異常コメント12種類のうち11種類が90%以上、MDS群では成熟好中球異常コメント16種類のうち12種類が90%以上であった。
検査室で異常細胞ありと判断された標本は118枚で、そのうち115枚（97.5％）は、AI自動分析システムが1細胞以上の『芽球』を検出した。AIで芽球が検出できなかった3標本は検査室でも『芽球』ではなく『形質細胞様細胞』として異常細胞が検出された標本であった。AI自動分析システムはこの3標本中2標本において「形質細胞様」というリンパ球異常コメントを付与していた。
AI自動分析システムを用いて細胞判別とともに異常コメントを使用することによって118標本中117標本(99.2%)の異常細胞を検出することができた。これより本システムは「標本単位」での異常検出に十分活用できる可能性が示唆され、来年度以降は偽陽性の軽減、多施設でのロバストネス評価も行っていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
理由は２点あり、１つはコロナ禍で研究が思うように勧められなかった時期があったこと。もう１点は評価をしていくにあたり、標本作成条件による違いなど、更に評価すべき事項が増えたこと。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度までに、異常検体の検出能について、AIの見逃しはない。という点で良好の成績が得られたが、偽陽性がやや多いことは課題として表れた。そのため、偽陽性を軽減するための検討を進める。
また、当施設では細胞判別能については十分良好な成績が出たが、これを異なる標本作成条件などで行う他の施設でも同じ性能を発揮するか、ロバストネスの評価を多施設(当院の他２施設)で行う。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍で国内、国際学会に現地で参加することがほぼなく、ほとんどがWEB学会であったため。
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Research Products
(1 results)
