Establishment of a new method for diagnosing the depth of gallbladder cancer by intraoperative imaging using artificial intelligence

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K07154
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: 中沼 寛明 大分大学, 医学部, 客員研究員 (60837459)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 遠藤 裕一 大分大学, 医学部, 講師 (20468010) ; 徳安 達士 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492) ; 猪股 雅史 大分大学, 医学部, 教授 (60315330)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 胆嚢癌 / NBI / 深達度診断 / 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、癌深達度と術中NBIによる陽性との関係を評価することを目的としているが、胆嚢癌における深達度とNBIにおける病理学的な客観的データは現在までに存在しない。我々はこれまでに胆嚢癌26例を集積しNBI所見に基づいた深達度診断法は従来の検査法に劣らないことや脈管侵襲の評価に対しては優れた成績を示した。
今回症例を39例まで増加させ、これまでの検討を継続した。その結果、での集積している26症例（うち、NBI陽性所見 14例）の術中観察部（漿膜下層）の病理学的な網羅的解析を顕微鏡画像解析ソフトウェアで行った。胆嚢癌26症例において最浸潤部を含むブロックを血管内皮マーカーであるCD31を用いて免疫染色を行い、新生血管数、新生血管断面面積、新生血管周囲長を定量的に評価したところ、NBI陽性所見を認めた症例群でこれらの値が有意に高く、脈管侵襲の割合とも関係していることが判明した。つまり、NBI異常所見と術後病理による脈管侵襲の関係が病理学的に示された。NBIを用いた本検討は従来のものと比べより簡便であり、その有用性が示唆された。
教師データ作成にむけて、4つのNBI陽性所見（途絶、不均一性、拡張、屈曲蛇行）のアノテーションを行うためのアノテーションツールも福岡工業大学と共同して開発・改良を進め、タブレットパソコンを用いて容易にアノテーションが可能なソフトウェアを開発した。
また、人工知能アルゴリズムに関しては、物体検出アルゴリズムであるYOLOを中心に、最適モデルの検討を行い、現時点ではYOLOv3を用いて学習を進めている。