| 研究実績の概要 |
本研究は、人工知能の画像認識能力を応用し、術前化学放射線療法(NA-CRT)が施行された直腸癌症例における、事前治療効果予測と、完全奏功症例の予測能力を評価することを目的とした研究である。
我々は今回、帝京大学医学部附属病院において、NA-CRTに引き続き手術治療を行った直腸癌90症例におけるNA-CRT前後の癌を含む内視鏡画像計5255枚を集積し、機械学習
を用いてNA-CRTの効果予測（完全奏功予測、Responder予測）を行った。機械学習は12の方法（LDA,QDA,SVM,cubicSVM, Gaussian SVM, quaderatic SVM, KNN, cubic KNN, cosine KNN, weighted KNN, logistic regression model. decesion tree)を用いて行い、それぞれの予測能を比較した。効果予測能の評価はCross-Validation法を用いて、ROC(receiver operating characteristics)曲線を描き、AUC(areaunder the curve)を算出して行った。
結果、病理学的完全奏功の予測能は、画像ベースの検討では、NA-CRT前画像を用いた場合AUC 0.816（cubic SVM)、精度は84％、NA-CRT後画像を用いた場合AUC 0.839 (quadratic SVM)、精度は83％であり、患者ベースの検討では、NA-CRT前画像を用いた場合AUC 0.904（cubic SVM)、精度97％、NA-CRT後画像を用いた場合AUC 0.958 (quadratic SVM)、精度96％と、良好な結果を示した。また、Responderの予測能は、画像ベースの検討では、NA-CRT前画像を用いた場合AUC 0.792（Gaussian SVM)、精度は73％、NA-CRT後画像を用いた場合AUC 0.841 (Gaussian SVM)、精度は78％であり、患者ベースの検討では、NA-CRT前画像を用いた場合AUC 0.857（Gaussian SVM)、精度80％、NA-CRT後画像を用いた場合AUC 0.950 (Gaussian SVM)、精度89％と、こちらも良好な結果を示した。
本研究の成果は国内の主要学会で発表され、論文投稿中である。
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