ディープラーニングを応用した人工知能による大腸内視鏡自動診断

2017 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 17K15971
• 研究機関: 昭和大学
• 研究代表者: 三澤 将史 昭和大学, 医学部, 講師 (90459206)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 大腸内視鏡 / 人工知能 / 深層学習 / 拡大内視鏡

研究実績の概要

深層学習をベースとした2つの人工知能（AI）（①超拡大内視鏡画像に基づく病理予測、②通常内視鏡に基づく病変の自動検出）を、名古屋大学森研究室とともに検討した。
①超拡内視鏡AIのアルゴリズムは一般的な深層学習手法である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用い、従来手法であるsupport vector machine（SVM）との比較を行った。学習には10000枚以上の超拡大内視鏡画像を収集し、全ての画像を腫瘍と非腫瘍に分別した。CNNとSVMそれぞれで、この画像を用いて学習を行い予測モデルを構築した。CNNの腫瘍・非腫瘍鑑別正診率95.7%に対し、SVMは97.4%であり、従来手法が優れていた。これはCNNが物体検出などエッジが検出しやすい対象に対して親和性が高いのに対し、SVMと組み合わせたテクスチャ解析が超拡大内視鏡像と親和性がより高いためと考えられた。
②通常内視鏡画像に対する新規の深層学習アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは3次元畳み込みニューラルネットワークとよばれるもので、動画像に親和性が高いのが特徴である。この学習のために997分（180万フレーム）の大腸内視鏡動画を収集し、全てのフレームに対して病変が映っているかいないかに関するタグ付けを行った。これらの動画は名古屋大学森研究室で学習され、予測モデルが構築された。この予測モデルは未知の病変に対して感度90%を達成した。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

当初予定してた超拡大内視鏡画像の深層学習アルゴリズムに加えて、通常内視鏡における病変自動検出の深層学習アルゴリズムを検証できた。とくに自動検出アルゴリズムについては消化器内科のトップジャーナルであるGastroenterology誌にアクセプトされている。

今後の研究の推進方策

病変自動検出アルゴリズムについて、さらに学習用画像を増やし検討を行っていく。H30年度にはさらに別の深層学習アルゴリズムと比較検討を行っていく。

次年度使用額が生じた理由

研究開始後、H29年度の実施した学習では、高スペックのコンピューターが要求されないことが判明し、設備物品費が節約されたため、次年度へ繰り越しされた。この繰り越し額は、アクセプトされた論文のオープンアクセス費用として使用する。

研究成果

• [雑誌論文] Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer (2018)
  • 著者名/発表者名: Katsuro Ichimasa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shingo Matsudaira, Yuta Kouyama, Toshiyuki Baba, Eiji Hidaka, Kunihiko Wakamura, Takemasa Hayashi, Toyoki Kudo, Tomoyuki Ishigaki, Yusuke Yagawa, Hiroki Nakamura, Kenichi Takeda, Amyn Haji, Shigeharu Hamatani, Kensaku Mori, Fumio Ishida, Hideyuki Miyachi
  • 雑誌名: Endoscopy 巻: 50 ページ: 230-240
  • DOI: 10.1055/s-0043-122385
• [雑誌論文] Accuracy of diagnosing invasive colorectal cancer using computer-aided endocytoscopy (2017)
  • 著者名/発表者名: Kenichi Takeda, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Toyoki Kudo, Kunihiko Wakamura, Atsushi Katagiri, Toshiyuki Baba, Eiji Hidaka, Fumio Ishida, Haruhiro Inoue, Masahiro Oda, Kensaku Mori
  • 雑誌名: Endoscopy 巻: 49 ページ: 799-802
  • DOI: 10.1055/s-0043-105486
• [雑誌論文] Computer-aided diagnosis for colonoscopy (2017)
  • 著者名/発表者名: Yuichi Mori, Shin-ei Kudo, Tyler M Berzin, Masashi Misawa, Kenichi Takeda
  • 雑誌名: Endoscopy 巻: 49 ページ: 813-819
  • DOI: 10.1055/s-0043-109430.
• [雑誌論文] Use of endocytoscopy for identification of sessile serrated adenoma/polyps and hyperplastic polyps by quantitative image analysis of the luminal areas (2017)
  • 著者名/発表者名: Yushi Ogawa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Nobunao Ikehara, Yasuharu Maeda, Kunihiko Wakamura, Masashi Misawa, Toyoki Kudo, Takemasa Hayashi, Hideyuki Miyachi, Atsushi Katagiri, Fumio Ishida, Haruhiro Inoue
  • 雑誌名: Endoscopy international open 巻: 5 ページ: E769-E774
  • DOI: 10.1055/s-0043-113562
• [学会発表] Automated polyp detection for colonoscopy using deep learning technology: preliminary results. (2017)
  • 著者名/発表者名: Masashi Misawa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Kenichi Takeda, Ichimasa Katsuro, Yasuharu Maeda, Yushi Ogawa, Shinichi Kataoka, Hiroki Nakamura, Naoya Toyoshima, Toyoki Kudo, Takemasa Hayashi, Kunihiko Wakamura, Fumio Ishida, Holger Roth, Hiromasa Oda, Kensaku Mori
  • 学会等名: United European Gastroenterology Week 2017
  • 国際学会
• [学会発表] 大腸内視鏡診断支援ソフトウェアの開発 (2017)
  • 著者名/発表者名: 三澤将史
  • 学会等名: 第9回 ヒューマンケアデバイス・システム技術分科会
  • 招待講演
• [学会発表] Computer-aided diagnosis for diminutive colorectal polyps by using endocytoscopy combined with NBI (2017)
  • 著者名/発表者名: Masashi Misawa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Kenichi Takeda, Yasuharu Maeda, Shinichi Kataoka, Hiroki Nakamura, Toyoki Kudo, Kunihiko Wakamura, Takemasa Hayashi, Hideyuki Miyachi, Atsushi Katagiri, Toshiyuki Baba, Fumio Ishida, Haruhiro Inoue, Masahiro Oda, Kensaku Mori
  • 学会等名: Digestive Disease Week 2017
  • 国際学会
• [学会発表] 大腸超拡大内視鏡の診断における工夫-AIによる自動診断- (2017)
  • 著者名/発表者名: 三澤将史、工藤進英、森健策
  • 学会等名: 第103回日本消化器病学会総会