| 研究課題/領域番号 |
20K16970
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分53010:消化器内科学関連
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
林 武雅 昭和大学, 医学部, 講師 (70384617)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | artificial intelligence / navigation system / endoscopic treatment / perforation / colorectal ESD / 内視鏡的粘膜下層剥離術 / 穿孔 / 自動認識システム / リアルタイム / 偶発症 / 消化器癌 / 内視鏡治療 / ESD / prevention |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ポリープ自動検出システムを応用することにより、大腸腫瘍に対する内視鏡的粘膜下層剥離術中に、穿孔を来すような電気メスが筋層に接している可能性が高い画像を自動認識するシステムを構築する。そのシステムのシグナルを受信し、電流をON/OFFするコードを電気メスとペダルの間に配置する。このシステム・装置によりESD中の穿孔をゼロにすることが可能となるようにシステムを構築すること。
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| 研究成果の概要 |
大腸腫瘍に対する内視鏡的粘膜下層剥離術における穿孔を予防するためにAIによる内視鏡画像の自動認識システムの構築を目指して今回の研究を行った。
画像全体をアノテーションする方法で作成した学習データによるAIでは危険な画像の感知率が80％を超えることができなかった。次にセグメンテイション法によるラベリングを行った。これは静止画像の1ピクセルごとに対してラベル付けを行う手法であり、この手法で学習したAIは対象画像から描出されている組織やデバイスごとに領域を分割して表示することができる。900枚による学習データに対し100でのバリデーションを行ったところ83％の一致率であった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ナビゲーションシステムにより、エキスパート・ビギナーに関係なく高度な技術を要する内視鏡治療を比較的安全に施行することが可能となる。通常であればエキスパートの直接の指導下でないと治療の導入はできないが、このようなシステムが利用可能であれば、ビギナーにおける技術習得がより容易となる。またこのナビゲーションシステムは対象物を変更すれば様々な治療分野に応用が可能である。
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