Development of AI-based real-time EUS image diagnostic system for early-stage gastric cancer

基于AI的早期胃癌EUS实时图像诊断系统开发

• 批准号: 22K18210
• 负责人: 上間 遼太郎
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18210/
• 关键词: 超音波内視鏡; 人工知能; 胃癌; 人口知能; 画像診断

本研究は、胃癌の超音波内視鏡（endoscopic ultrasonography；EUS）画像を、深層学習を用いてコンピュータに学習させることで、正確かつ再現性の高い診断システムを構築し、さらにその有用性を実地臨床において検証することを目的とする。本年度において申請者らは、診断スコアのアルゴリズムを改良することでさらに診断精度が向上することを見出した。従来は入力された画像に対して層のセグメンテーションを行った後に、層分離の質および深達度を逐次評価するアルゴリズムを用いていたが、層分離の質と深達度の評価を同時に行えるようアルゴリズムを変更することで診断精度が向上することが明らかになった。また、使用するニューラルネットワークモデルの選定やハイパーパラメータチューニングを通して、さらなる精度向上を得ることができた。なお、多施設での症例集積を並行して進めており、現時点で約600症例8000枚の画像まで増やし学習と検証を行っている。現在は内部検証コホートおよび外部検証コホートにおいて精度検証を行っている。また、動画に対しての対応も進めており、現在プロトタイプモデルを開発中である。

This study aims to establish accurate, reproducible, and highly diagnostic methods for imaging and deep learning of gastric cancer using endoscopic ultrasonography (EUS), and to evaluate their usefulness in clinical practice. This year's applicants have improved their diagnostic accuracy. The next step is to evaluate the quality and depth of the layer separation. For example, if you want to use the software, you can choose to use the software. The number of cases collected by multiple facilities is about 600 cases, 8000 images are collected, and the number of cases is increased. Now, the internal and external verification methods are used to verify the accuracy of verification. In the process of development, the animation is displayed on the screen.