Development of AI-based diagnostic imaging method utilizing functional features for early gastric cancer

利用早期胃癌功能特征开发基于人工智能的诊断成像方法

• 批准号: 21K12742
• 负责人: 竹本 智子
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Institute of Physical and Chemical Research
• 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/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12742/
• 关键词: 画像診断; 消化器内視鏡; 人工知能; 深層学習; 胃がん; 酸素飽和度; 内視鏡

胃がんは最も死亡率の高いがんの一つであり、早期の発見・治療が必要とされている。近年、X線検査に代わる胃がんの早期発見の手段として、健康診断への導入が期待されるなど、内視鏡画像診断のニーズはさらに高まっている。しかし、早期の胃がんは形態的特徴に乏しく消化器系がんの中でも特に診断が難しいことから、診断精度は術者の熟練度や装置性能に大きく依存する。今後、世界中で検査数増加が想定されることから、コンピュータによって検査画像を正確・迅速に事前レビューし、術者の負担軽減や診断の均霑化を支援できる技術が求められている。そこで本研究では、機械学習を活用して内視鏡画像から早期の胃がんを高精度に自動検出し、熟練度や装置性能の違いによる診断精度差を軽減することを目指している。本研究では昨年度までに畳み込みニューラルネットーワーク（CNN）を活用し、少量の学習用データから早期胃がんを自動検出するスキームを提案した。今年度は提案スキームをさらに拡張し、内視鏡検査画像の入力に対し、病変の有無だけでなく、１画素単位で病変の存在確率を予測できるようにした。これによって、術者が実際の臨床現場で実施する病変の範囲診断との比較が可能となった。提案法を共同研究機関から提供頂いた約2年分の連続症例を用いて評価したところ、内視鏡専門医の範囲診断とほぼ同等の結果が得られることを確認した。これらの成果は医学系論文誌にアクセプトされている。

胃癌是最死亡的癌症之一，需要尽早发现和治疗。近年来，对内窥镜成像的需求增加了更多，希望将其引入健康检查中，以替代X射线检查，以早日检测到胃癌。但是，早期胃癌的形态特征很少，并且在消化系统癌中尤其难以诊断，因此诊断准确性高度取决于操作员和设备性能的技能水平。由于预计将来的测试数量将在世界范围内增加，因此有必要使用计算机准确，快速地预查看图像的技术来减轻外科医生的负担并改善诊断。因此，这项研究旨在利用机器学习来自动从具有高精度的内窥镜图像中自动检测早期胃癌，从而降低了由于熟练度和设备性能的差异而降低了诊断准确性的差异。直到去年，这项研究提出了一种使用卷积神经网络（CNN）自动使用少量训练数据自动检测早期胃癌的方案。今年，我们进一步扩展了提出的方案，以允许内窥镜图像的输入不仅预测病变的存在或不存在，还可以预测一个像素中存在病变的概率。这允许对外科医生在实际临床环境中执行的病变的范围进行比较。使用联合研究所提供的大约两年的连续病例评估了所提出的方法，并证实结果与内窥镜专家的范围诊断几乎相同。这些结果已被医学期刊接受。

项目成果

Morphology and function analyses of cell population using image processing

使用图像处理进行细胞群的形态和功能分析

• DOI: 10.2745/dds.36.277
• 发表时间: 2021
• 期刊: Drug Delivery System
• 作者: Takemoto Satoko;Yoshizawa Shin;Yamashita Norio;Morita Masahiko;Nishimura Masaomi;Yokota Hideo
• 通讯作者: Yokota Hideo

Computer-aided demarcation of early gastric cancer: a pilot comparative study with endoscopists

• DOI: 10.1007/s00535-023-02001-x
• 发表时间: 2023-05
• 期刊: Journal of Gastroenterology
• 影响因子: 6.3
• 作者: S. Takemoto;K. Hori;Sakai Yoshimasa;M. Nishimura;K. Nakajo;Atsushi Inaba;Maasa Sasabe;Naoki Aoyama;Takashi Watanabe;Nobuhisa Minakata;H. Ikematsu;H. Yokota;T. Yano

Detecting colon polyps in endoscopic images using artificial intelligence constructed with automated collection of annotated images from an endoscopy reporting system

使用人工智能检测内窥镜图像中的结肠息肉，该人工智能是通过自动收集内窥镜报告系统中的带注释图像而构建的

• DOI: 10.1111/den.14185
• 发表时间: 2021
• 期刊: Digestive Endoscopy
• 影响因子: 5.3
• 作者: Hori Keisuke;Ikematsu Hiroaki;Yamamoto Yoichi;Matsuzaki Hiroki;Takeshita Nobuyoshi;Shinmura Kensuke;Yoda Yusuke;Kiuchi Takayoshi;Takemoto Satoko;Yokota Hideo;Yano Tomonori
• 通讯作者: Yano Tomonori

今月の主題 消化管疾患AI診断の現状 主題 胃疾患におけるAI診断-高効率な学習スキームによる胃癌の領域検出AI

本月主题：胃肠疾病AI诊断现状 主题：胃病AI诊断——AI高效学习方案检测胃癌区域

• DOI: 10.11477/mf.1403202297
• 发表时间: 2021
• 期刊: 胃と腸
• 作者: 堀 圭介;竹本 智子;横田 秀夫;池松 弘朗;矢野 友規
• 通讯作者: 矢野 友規