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大腸粘膜下層剥離術における穿孔予防のため人工知能による危険認識システムの構築

利用人工智能预防结直肠粘膜下剥离术穿孔的风险识别系统的构建

基本信息

批准号：
20K16970
负责人：
林武雅
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Showa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

大腸腫瘍に対する内視鏡的粘膜下層剥離術における穿孔を予防するためにAIによる内視鏡画像の自動認識システムの構築を目指して今回の研究を行っている。2020年は学習用治療データのアノテーション、システム構築をした。精度管理を行い、AIでは穿孔を起こしそうな危険な操作の80％程度の感知が可能であった。欧州内視鏡学会でそのことを報告した。2021年はさらに精度を上げるためにハイビジョンで撮影された治療動画のアノテーションを行った。構築したシステムで精度管理を行ったが80％弱の感知に留まり改善は見られなかった。2022年からは動画から1秒（60フレーム）毎に1フレームを静止画として抽出し、semantic segmentation (segmentation法）によるラベリングを行った。これは画像の1ピクセルごとに対してラベル付けを行う手法であり、この手法で学習したAIは対象画像から描出されている組織やデバイスごとに領域を分割して表示することができる。ただ1画像に詳細にラベリングをしていくためかなりの時間を要するため、研究延長を申請をさせていただいた。

The submucosal peeling and perforation of the submucous membrane in the AI is intended to prevent the portrait of the animal in the interior. In 2020, we will learn more about the application of science and technology. Precision management "row", "AI"punch" from the "critical" operation "80% of the degree of" perception "may be" critical ". In Europe, you will learn how to report. In 2021, we need to know how to make a movie, make a movie, make a picture, make a picture, do a good job, and do something. Precision management row, 80% weak perception, improvement, precision management. In 2022, the animation will take 1 second (60 seconds), the still painting will pull out, and the semantic segmentation (segmentation method) will draw the line.

项目成果

期刊论文数量（2）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Use of artificial intelligence to prevent severe perforation during endoscopic submucosal dissection for colorectal neoplasm: a proof-of-concept study

使用人工智能预防结直肠肿瘤内镜粘膜下剥离术中的严重穿孔：概念验证研究

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Odagiri Naoshi;Tamori Akihiro;Kotani Kohei;Motoyama Hiroyuki;Kawamura Etsushi;Hagihara Atsushi;Fujii Hideki;Uchida?Kobayashi Sawako;Enomoto Masaru;Kawada Norifumi;奥村大志　工藤進英　林武雅　他
通讯作者：
奥村大志　工藤進英　林武雅　他