Tri-scan強調画像を用いた膀胱内視鏡における膀胱腫瘍セグメンテーションシステム

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膀胱癌は経尿道的膀胱腫瘍切除術後の再発が多く、術中の腫瘍の見落としや、十分な切除が重要である。NBIやPDDが腫瘍検出技術として用いられているが、その診断精度は検者の経験に依存し、客観性や再現性に乏しいことが課題である。そこで我々は、人工知能を用いたセグメンテーションシステムを利用し、そのアルゴリズムと学習する画像を改良することでセグメンテーションの精度がより改善するかを明らかにする。昨年度は、まず膀胱鏡画像内の腫瘍の輪郭をマーキングすることでground truth imageの作成を継続して行った。Tri-scan強調画像を作成するプログラムを用いてTri-scan強調画像を作成し、それと並行してAIのアルゴリズムの更なる改良を行った。どの改良したAIアルゴリズムが最適なアルゴリズムであるか検証を行っている段階である。本年度は、それらのアルゴリズムを用いた学習を、さらにパフォーマンスの高いコンピューターで実行することで精度の更なる改善を行っていく。さらに、それらを実際の内視鏡画面に重畳させるシステムを構築し、運用していく予定である。