Establishment of a new method for diagnosing the depth of gallbladder cancer by intraoperative imaging using artificial intelligence

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本研究では、癌深達度と術中NBIによる陽性との関係を評価することを目的としているが、胆嚢癌における深達度とNBIにおける病理学的な客観的データは現在までに存在しない。我々はこれまでに胆嚢癌26例を集積した。病理組織学的評価とNBI所見との関係を検討したところ、深達度診断の正診率は69.2%と従来の検査法に劣らない成績を示した。また、予後不良因子とされる、静脈侵襲・リンパ管侵襲についてはそれぞれ正診率76.9%、96.2%と良好な成績を示した。NBIを用いた本検討は従来のものと比べより簡便であり、その有用性が示唆された。集積している26症例（うち、NBI陽性所見 14例）の術中観察部（漿膜下層）の病理学的な網羅的解析を顕微鏡画像解析ソフトウェアで行った。胆嚢癌26症例において最浸潤部を含むブロックを血管内皮マーカーであるCD31を用いて免疫染色を行い、新生血管数、新生血管断面面積、新生血管周囲長を定量的に評価したところ、NBI陽性所見を認めた症例群でこれらの値が有意に高く、脈管侵襲の割合とも関係していることが判明した。つまり、NBI異常所見と術後病理による脈管侵襲の関係が病理学的に示された。教師データ作成にむけて、4つのNBI陽性所見（途絶、不均一性、拡張、屈曲蛇行）のアノテーションを行うためのアノテーションツールも福岡工業大学と共同して開発・改良を進め、タブレットパソコンを用いて容易にアノテーションが可能なソフトウェアを開発した。また、人工知能アルゴリズムに関しては、物体検出アルゴリズムであるYOLOを中心に、最適モデルの検討を行い、現時点ではYOLOv3を用いて学習を進めている。