人工知能(AI)による咽喉頭癌の術中切除範囲決定支援システムの開発

利用人工智能（AI）开发喉咽癌术中切除范围确定支持系统

• 批准号: 22K09677
• 负责人: 楯谷 一郎
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Fujita Health University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K09677/
• 关键词: 人工知能; 咽頭癌; 喉頭癌; 内視鏡; 鏡視下咽頭悪性腫瘍手術; 咽喉頭癌; 内視鏡診断

本研究の目的は、咽喉頭癌の摘出術中に粘膜上の進展範囲を診断できるAIを作成することにある。NBI（narrow band imaging）を中心とした内視鏡画像技術の発達に伴い、中下咽頭や喉頭の表在癌が多く発見されるようになってきている。これらの早期咽喉頭癌に対して、経口的に器具や内視鏡を挿入して病変を摘出する鏡視下手術が本邦で開発され、嚥下機能や発声機能を温存する低侵襲手術として普及してきている。鏡視下咽喉頭悪性腫瘍手術、ロボット支援下咽喉頭悪性腫瘍手術のメリットは低侵襲性にある。病変の進展範囲を術中に正確に評価し、必要十分な切除範囲を設定することが必要不可欠である。これらの術式の対象となる病変は表在癌のことも多く、また浸潤性病変の場合でも、周囲に表在性病変が広がっていることが多々ある。表在性病変は通常の内視鏡観察では評価が難しいため、これらの手術の実施に際してはNBIなどの画像強調技術による観察が不可欠である。NBI観察では上部消化管内視鏡あるいは硬性内視鏡が用いられるが、耳鼻咽喉科医の多くは表在性病変の評価に不慣れである。病変が粘膜上でどこまで広がっているのか、その範囲を正確に把握する支援システムがあれば、耳鼻咽喉科医だけで正確な切除範囲を決定でき、人的な労力を削減できると共に、根治性、機能温存の両面で患者にとって有益となる。藤田医科大学病院並びに京都大学医学部附属病院において鏡視下・ロボット支援下咽喉頭悪性腫瘍手術を施行した症例を対象に研究を進めており、まずは両大学病院症例のNBI画像を対象として病変の存在範囲を書き込むアノテーション作業を行っている。アノテーションは消化器内視鏡専門医2名が担当し、1名が実施した後にもう１名が検証を行う。京都大学339例での実施症例を中心にアノテーション作業を進めており、約1/3の症例について作業を完了している。

这项研究的目的是创建一种人工智能，可以诊断喉咽癌切除过程中粘膜扩散的程度。随着以NBI（窄带成像）为中心的内窥镜成像技术的发展，越来越多的口咽和喉部浅表癌症被发现。针对这些早期喉咽癌的关节镜手术是在日本开发的，通过口腔插入器械或内窥镜来切除病变，并作为保留吞咽和言语功能的微创手术而流行。关节镜下咽部恶性肿瘤手术和机器人辅助下咽部恶性肿瘤手术的优点是微创。术中准确评估疾病进展程度并设定必要且充分的切除范围至关重要。这些手术技术所针对的病灶往往是浅表癌，即使是侵袭性病灶，浅表病灶也常常向周围扩散。使用普通内窥镜观察很难评估浅表病变，因此在进行这些手术时使用 NBI 等图像增强技术进行观察至关重要。上消化道内镜或硬性内镜用于NBI观察，但许多耳鼻喉科医生不熟悉评估浅表病变。如果有一个支持系统可以准确确定病变在粘膜上扩散的程度，耳鼻喉科医生就可以单独确定正确的切除范围，从而减少人力并提高治愈率，这对患者的保存而言是有益的。功能。我们正在对藤田保健大学医院和京都大学医院进行关节镜和机器人辅助的下咽部恶性肿瘤手术的病例进行研究，我们将首先使用我所在大学医院的病例的 NBI 图像来调查病变的存在。正在使用注释来编写范围。两名胃肠内镜医师负责标注，一名进行标注后，另一名进行验证。我们正在以京都大学进行的339个案例为中心进行注释工作，目前已经完成了大约1/3的案例工作。