CNNシステムよる大腸ポリープAI自動診断

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AI(人工知能)を用いたConvolutional Neural Network(CNN)技術がここ5年で進化し，このAI技術を組み合わせることで診断精度を高めることが目標である。通常の大腸内視鏡スコープにて拡大内視鏡観察で撮影された内視鏡動画を用いて，オリジナルの1stモデルCNNシステムを作成した (Komeda Y. Handa H et aL Oncology 2017)。正診率が75％のため正診率の向上のために正常粘膜を加えた，さらなる症例画像の深層学習に加えて新CNNシステムのResidual networks(ResNet) を採用した新CNNシステムを用いた大腸ポリープAI自動診断モデルを作成した。2010年1月から2017年12月までに当施設で実際に通常の大腸内視鏡スコープを用いて拡大内視鏡観察で撮影された5mm前後の大腸ポリープ146例の 撮影動画を用いて55998枚のイメージ像(腺腫，過形成性ポリープ，正常粘膜)を それぞれ28,558枚，12,320枚、5,120枚をそれぞれ用いて，それらをAIに深層学習させた，各画像のサイズは256×256ピクセルに調節し10倍のcross- validationを行った.のちに今回学習させていない6,222枚を用いて鑑別診断させ診断能を評価した、内視鏡;断のGold standardは病理結果とした，ポリープを自動検出したあとに数秒で識別診断を行い，診断可能性についてリアルタイムにパーセンテージを表小し最終的に最も可能性の高いポリープを最終診断した，結果は感度，特異度，陽性的中率.陰性的中 率.正診率はそれぞれ90.5%，87.4%，98.8%，94.3%，92.8%であった，またNBI 観察/色素観察では，それぞれ92.5%／85.8%、93.5%／98.2%，94.9%／99.0%、93.9%／81.7%、91.5%／90.1%で向上がみられている。