CNNシステムよる大腸ポリープAI自動診断

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K15936
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: 米田 頼晃 近畿大学, 医学部, 講師 (20734685)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 大腸ポリープAI自動診断 / 人工知能 / Residual network / CNNシステム

Outline of Annual Research Achievements

人工知能（AI：Artificial intelligence）に基づく画像識別の分野で広く使用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional neural networks）による画像識別する新技術の一つResidual network（ResNet）を用いて大腸ポリープのコンピューター診断支援システム作成について行った。
合計で127,610枚の画像（腺腫性ポリープを伴う62,510枚の画像、非腺腫性ポリープ（過形成ポリープなど）30,443枚の画像、および健康な大腸の正常粘膜を有する34,657枚）をAIに学習させてから10-fold cross validationによる12,761枚を使用して検証を行い解析中である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

順調に解析が進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

解析結果をみて、実臨床に応用できるか検証していく。

Causes of Carryover

今年度分使用予定のデータ解析用パーソナルコンピュータ、データ保存装置の設備備品費、画像解析ソフト、外部GPUデバイス、データ保存装置の消耗品の購入が年度末内にできなかったため、次年度で改めて購入予定となっている。