日本消化器内視鏡学会雑誌
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内視鏡動画を用いたマスクRCNNによる咽頭癌の診断(動画付き)
河野 光泰石原 立加藤 勇介三宅 宗彰庄司 絢香井上 貴裕松枝 克典脇 幸太郎福田 弘武嶋本 有策藤原 靖弘多田 智弘
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2022 年 64 巻 1 号 p. 87-96

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抄録

【目的】咽頭癌リアルタイム診断のための人工知能(Artificial Intelligence:AI)システムの開発.

【方法】当施設で治療された咽頭癌の内視鏡動画と静止画像を収集された.収集対象は病理学的に咽頭癌と診断された患者276人の合計4,559枚の静止画(白色光(White Light Imaging:WLI)1,243枚と狭帯域光観察(Narrow Band Imaging:NBI)/青色レーザーイメージング(Blue laser Imaging:BLI)3,316枚)で,これらの静止画をAIシステムのトレーニングデータセットとして使用した.AIシステムは,画像分析に頻用される畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network:CNN)モデルを使用し作成された.AIシステムの検証には,当院で撮影された咽頭癌の25症例と正常な咽頭の36症例の動画(トレーニングデータセットとしては用いられていないもの)が用いられた.

【結果】AIシステムは,23/25(92%)の咽頭癌を癌と正しく診断し,17/36(47%)の非癌を非癌と正しく診断した.AIシステムの処理速度は画像あたり0.03秒で,リアルタイム診断に対応できる速度であった.癌の検出の感度,特異度,および正診率は,それぞれ92%,47%,および66%であった.

【結論】単一施設の研究ではあるが,われわれが作成したAIシステムが,咽頭領域の癌を,高い感度と許容できる特異性で診断できることを示した.さらなるトレーニングにより性能を向上させるためには,多施設でより大きなデータセットの収集が必要である.

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© 2022 一般社団法人 日本消化器内視鏡学会
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