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

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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。