Development of oral cancer screening system for cytology using artificial intelligence

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ディープラーニングを用いた癌細胞の検出によると、徐々に進展し、AIを用いた乳がんの診断支援システムが開発され、診断の正確性が向上したことが報告されています。しかしながら、口腔がんは子宮頸がんと同様に扁平上皮癌が主体であるにも関わらず、細胞診による診断は主体ではない。その理由に口腔細胞診診断医の不足もあり、早期発見につながっていない。これまでは、DIGITSによるdeep learningによる画像診断の仕組みを学び、パノラマ画像を用いて唾石や骨折の検出を行い、検出力について報告してきた。現在、MATLABOを用いて、多くの画像から細胞質および核を効率よくセグメンテーションをするプログラムを作成し、教師用の細胞診画像の効率的な学習に取り組んでいる。セグメンテーションには、FCN、U-Net、Mask R-CNNなどのアルゴリズムがあります。これらのアルゴリズムは、ピクセルごとに物体を分割し、ラベルを自動的に付けることを進め、また、Data Augmentation、オープンソースの画像データセットを使用により効率化を進めている。しかしながら、細胞の色により、診断精度に差が生じるなどの問題もあり、これらの教師データ画像を効率増やすことで解消していく予定である。細胞の核の異型のみではなく、細胞の凝集などによる診断についても現在進めている。細胞診だけではなく、蛍光in situハイブリダイゼーションでの核内部の遺伝子異常の検出も試みている。