2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of AI-based real-time EUS image diagnostic system for early-stage gastric cancer
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22K18210
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
上間 遼太郎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (30939161)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 超音波内視鏡 / 人工知能 / 胃癌 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、胃癌の超音波内視鏡（endoscopic ultrasonography；EUS）画像を、深層学習を用いてコンピュータに学習させることで、正確かつ再現性の高い診断システムを構築し、さらにその有用性を実地臨床において検証することを目的とする。
前年度は、診断システムのアルゴリズムの改良を通して、診断精度の向上を達成した。具体的には、従来は入力された画像に対して層のセグメンテーションを行った後に、層分離の質および深達度を逐次評価するアルゴリズムを用いていたが、層分離の質と深達度の評価を同時に行えるようアルゴリズムを変更することで診断精度が向上することが明らかになった。また、使用するニューラルネットワークモデルの選定やハイパーパラメータチューニングを通して、さらなる精度向上を得ることができた。
本年度は、多施設で収集した画像を用いて外部検証を行ない、システムの精度検証を行なった。大阪大学を除く10施設で施行した、早期胃癌に対する超音波内視鏡検査139症例、合計3103枚の画像を用いて外部検証を行なったところ、診断システムの診断能は各施設の内視鏡専門医による診断とほぼ同等の診断能であった。これらの結果は現在英文誌に論文投稿中である。
また、早期胃癌に対する超音波内視鏡リアルタイム診断システムのプロトタイプも開発し、現在実地臨床において試用検証中である。
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Research Products
(3 results)
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[Journal Article] A novel artificial intelligence-based endoscopic ultrasonography diagnostic system for diagnosing the invasion depth of early gastric cancer2024
Author(s)
Ryotaro Uema, Yoshito Hayashi, Takashi Kizu, Hideharu Ogiyama, Takuya Yamada, Risato Takeda, Kengo Nagai, Takuya Inoue, Masashi Yamamoto, Shinjiro Yamaguchi, Takashi Kanesaka, Takeo Yoshihara, Minoru Kato, Shunsuke Yoshii, Yoshiki Tsujii, Tetsuo Takehara
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Journal Title
Journal of Gastroenterology
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed
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