自家蛍光顕微鏡画像を用いた肺腺癌浸潤AI予測モデル構築と術中診断への応用

基于自发荧光显微镜图像的肺腺癌侵袭AI预测模型的构建及其在术中诊断中的应用

• 批准号: 21K08905
• 负责人: 滝沢 宏光
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: The University of Tokushima
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K08905/
• 关键词: 肺腺癌; 浸潤診断; 縮小手術; 自家蛍光; 人工知能

本研究の目的は、肺腺癌手術検体から新鮮凍結切片を作成し、自家蛍光顕微鏡を搭載したデジタルスライドスキャナーにより取得された画像情報からAIによる解析にて肺腺癌の浸潤範囲を術中診断するシステムを構築することである。自家蛍光顕微鏡を用いると、通常の術中病理診断のように染色の必要がなく、極短時間で肺胞の骨格構造を成す肺胞弾性線維網の高精細な画像取得が可能である。その肺胞弾性線維網は、肺腺癌の非浸潤部位においては規則的な網目状のパターンを呈するのに対し、浸潤部位においては断裂や不規則な肥厚などのパターンを示すことがわかっている。CT画像で、すりガラス陰影を伴う肺腺癌症例の切除標本30例分（病理学的に浸潤癌を含む20例と、AIS 10例）を選定し、ホルマリン固定パラフィン包埋標本から切片を作成した。デジタルスライドスキャナー（BZ-X800）を用い、未染色のスライド全体の自家蛍光顕微鏡画像（100倍）を取得した後に、同一スライドに対してEVG染色を行った上で標本全体の画像（100倍）を取得した。病理医に指導を受けた外科医2名がディスカッションを行いながら腺癌の浸潤範囲に着目し、①明らかな浸潤部位、②明らかな非浸潤部位、③浸潤・非浸潤同定困難部位、④血管、気管支を含む正常構造部位、に分類し、①、②および③の部分に対応した未染色のスライドの自家蛍光顕微鏡画像を機械学習アルゴリズムに学習データとしてインプットし、浸潤の予測精度を向上させるプロセスを行っている。

这项研究的目的是构建一个系统，该系统从肺腺癌手术标本中生成新鲜的冷冻切片，并在术中使用来自配备自动荧光显微镜的数字幻灯片扫描仪获得的图像信息，术中诊断肺腺癌的侵入性范围。使用自动荧光显微镜，可以在极短的时间内获得肺泡弹性纤维网络的高定义图像，而肺泡弹性纤维网络形成肺泡骨骼结构，而无需像通常的术中病理诊断一样染色。已经发现，肺泡弹性纤维网络在肺腺癌的非侵入性部位表现出常规的网状图案，而侵入性部位表现出诸如撕裂和不规则增厚之类的模式。基于CT图像，选择了30个带有磨砂玻璃阴影的肺腺癌标本（20例病理侵入性癌症和10例AIS病例），并根据福尔马林固定的石蜡膜的样品制备了切片。在使用数字幻灯片扫描仪（BZ-X800）获得了整个未染色载玻片的自动荧光显微镜图像（100倍）后，在同一载玻片上进行了EVG染色，然后获得了整个样品（100x）的图像。由病理学家指导的两名外科医生，专注于腺癌的入侵范围，将以下分类为1）清晰的入侵部位，2）清晰的入侵部位，3）难以识别入侵和非侵袭性的部位，以及4）4）正常的结构部位，包括血管和支气管。由病理学家指导的两名外科医生专注于入侵区域3）和3，并专注于入侵范围作为学习数据，并进行了该过程以提高入侵预测的准确性，通过输入自动荧光显微镜图像的未染色幻灯片的幻灯片的零件图像，与零件相对应的零件，2），2），2），2），2），2）和实施范围，以提高和实施的范围，以提高准确的范围，以准确地进行精确地进行攻击。