CNNシステムよる大腸ポリープAI自動診断

利用CNN系统AI自动诊断结肠息肉

• 批准号: 21K15936
• 负责人: 米田 頼晃
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Kindai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15936/
• 关键词: Artificial intelligence; Colon polyp; Colon cancer; CNN; Residual network; 大腸ポリープAI自動診断; 人工知能; CNNシステム; AI; コンピューター自動診断; 大腸ポリープ; 大腸癌

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。

在过去的五年中，使用AI（人工智能）的卷积神经网络（CNN）技术已经发展，其目标是将这种AI技术相结合以提高诊断准确性。使用正常的结肠镜检查范围（Komeda Y. Handa H等人2017）使用放大的内窥镜观察拍摄的内镜视频创建了原始的第一个模型CNN系统。除了对案例图像的深入学习外，我们还使用新的CNN系统创建了一种自动结肠息肉AI诊断模型，该系统使用新的CNN系统残留网络（RESNET），一种新的CNN系统，在该系统中添加了正常粘膜以提高正常诊断率，因为正常检查率为75％。从2010年1月到2017年12月，使用正常的结肠镜检查范围在我们的设施上拍摄了55,998张图像（腺瘤，增生息肉，正常粘膜），使用正常的结肠镜检查，使用28,558、12,320和5,120图像使用AI进行了深训练。每个图像的大小调整为256 x 256像素，并进行了10次交叉验证。使用这次不使用的6,222张图像评估了鉴别诊断。标准是病理结果，在自动检测息肉后，在几秒钟内进行了区分诊断，实时诊断的息肉的百分比很小，最终诊断最有可能的息肉的最终诊断。结果是灵敏度，特异性，积极的预测价值，负预测值和正预测值。正确的诊断率分别为90.5％，87.4％，98.8％，94.3％和92.8％。在NBI观察/染料观察中，分别观察到92.5％/85.8％，93.5％/98.2％，94.9％/99.0％，93.9％/81.7％和91.5％/90.1％的改善。

项目成果

REAL-TIME ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) AUTOMATIC DIAGNOSTIC SYSTEM FOR COLORECTAL POLYPS USING RESIDUAL NETWORK (RESNET)

使用残差网络（RESNET）的实时人工智能（AI）结直肠息肉自动诊断系统

• 发表时间: 2022
• 作者: Y. Komeda ;H. Handa ;S. Hatori ;M. Takenaka ;H. Kashida ;M. Kudo
• 通讯作者: M. Kudo

CNNシステムによる大腸ポリープAI自動診断

利用CNN系统AI自动诊断结肠息肉

• 发表时间: 2022
• 作者: 玉井 龍成;米田 頼晃;印牧 奨真;樫田 博史;工藤 正俊;半田 久志;米田頼晃 半田久志 工藤正俊
• 通讯作者: 米田頼晃 半田久志 工藤正俊

AIを用いた大腸診療の進歩 大腸ポリープの3クラス分類問題に対するResidual Networkの適用

AI结直肠治疗进展：残差网络在结直肠息肉三类分类问题中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: 玉井 龍成;米田 頼晃;印牧 奨真;樫田 博史;工藤 正俊;半田 久志
• 通讯作者: 半田 久志