研究課題
本研究は人工知能を用いた潰瘍性大腸炎関連腫瘍の超拡大内視鏡による診断法の開発を目的としている。特に腫瘍・非腫瘍の鑑別を目的としている。人工知能の構築には主に①機械学習のアルゴリズムの開発②機械学習用画像のアノテーションが必要となる。①機械学習のアルゴリズムの開発は先行研究で既に終了しているため、本研究の具体的な目標は②機械学習用画像のアノテーションおよび構築した人工知能の評価である。R2年度は機械学習用画像のアノテーションの基なる、潰瘍性大腸炎関連腫瘍の腫瘍・非腫瘍鑑別のための超拡大内視鏡診断法の構築に取り組んだ。結果をまとめて英文論文とし採択された。(Kudo SE, Maeda Y, Ogata N, et al. Combined endocytoscopy with pit pattern diagnosis in ulcerative colitis-associated neoplasia: a pilot study. Dig Endosc. 2021 Feb 28. doi: 10.1111/den.13964. Epub ahead of print. PMID: 33641190.)超拡大内視鏡診断法に基づき機械学習用画像のアノテーションを現在進行中である。
2: おおむね順調に進展している
当初の予定通り、超拡大内視鏡診断法の開発を終了し、それに基づいた、人工知能構築に必要な機械学習用画像のアノテーションを現在進行中である。
R3年度は人工知能構築を行い、その診断精度を評価する。
R2年度はコロナ禍で各種学会・ミーティングなどがweb開催となり、旅費として計上していた予算が次年度使用額となった。
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Digestive Endoscopy
巻: - ページ: -
10.1111/den.13964
Alimentary Pharmacol ＆ Therpeutics
10.1111/apt.16302
Endoscopy
10.1055/a-1261-2944
