2022 Fiscal Year Research-status Report
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21K15936
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
米田 頼晃 近畿大学, 医学部, 講師 (20734685)
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2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | Artificial intelligence / Colon polyp / Colon cancer / CNN / Residual network |
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| Outline of Annual Research Achievements |
AI(人工知能)を用いたConvolutional Neural Network(CNN)技術がここ5年で進化し，このAI技術を組み合わせることで診断精度を高めることが目標である。通常の大腸内視鏡スコープにて拡大内視鏡観察で撮影された内視鏡動画を用いて，オリジナルの1stモデルCNNシステムを作成した (Komeda Y. Handa H et aL Oncology 2017)。正診率が75％のため正診率の向上のために正常粘膜を加えた，さらなる症例画像の深層学習に加えて新CNNシステムのResidual networks(ResNet) を採用した新CNNシステムを用いた大腸ポリープAI自動診断モデルを作成した。
2010年1月から2017年12月までに当施設で実際に通常の大腸内視鏡スコープを用いて拡大内視鏡観察で撮影された5mm前後の大腸ポリープ146例の 撮影動画を用いて55998枚のイメージ像(腺腫，過形成性ポリープ，正常粘膜)を それぞれ28,558枚，12,320枚、5,120枚をそれぞれ用いて，それらをAIに深層学習させた，各画像のサイズは256×256ピクセルに調節し10倍のcross- validationを行った.のちに今回学習させていない6,222枚を用いて鑑別診断させ診断能を評価した、内視鏡;断のGold standardは病理結果とした，ポリープを自動検出したあとに数秒で識別診断を行い，診断可能性についてリアルタイムにパーセンテージを表小し最終的に最も可能性の高いポリープを最終診断した，
結果は感度，特異度，陽性的中率.陰性的中 率.正診率はそれぞれ90.5%，87.4%，98.8%，94.3%，92.8%であった，またNBI 観察/色素観察では，それぞれ92.5%／85.8%、93.5%／98.2%，94.9%／99.0%、93.9%／81.7%、91.5%／90.1%で向上がみられている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画書通りに研究が進行しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、大腸癌モデルを加えた大腸ポリープの過形成性ポリープ、腺腫、大腸癌の３クラス分類のAI自動診断システムを作成し検証中であり年内に論文発表の予定である。
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| Causes of Carryover |
当初コロナの影響があり予定より遅延したため。未使用額は、次年度の試薬購入に充てる。
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