人工知能を用いた膵癌CT自動診断システム開発とスクリーニング・早期診断への応用

人工智能胰腺癌CT自动诊断系统开发及其在筛查和早期诊断中的应用

• 批准号: 22K07638
• 负责人: 祖父江 慶太郎
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kobe University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07638/
• 关键词: 膵癌; 人工知能; 造影CT; 深層学習; スクリーニング; 早期診断

腹部造影CT画像に対して画像AI技術を用い、膵腫瘤および膵癌に付随する頻度の高い二次所見（主膵管拡張、主膵管狭窄、膵萎縮）の自動検出による膵癌自動診断システムの構築を試みた。深層学習を用いて、膵実質、膵管、腫瘤の各領域を自動抽出し、抽出結果に基づき膵腫瘤性病変ならびに二次所見の有無を判定可能なAIエンジンを構築した。トレーニングセット・バリデーションセットとして膵癌群587例、対照群432例を用い、テストデータとして関連施設より収集した膵癌群62例、対照群90症例を対象に、膵腫瘤検出AI単独による膵癌検出精度ならびに膵腫瘤検出AIと二次所見検出AIの組合せによる膵癌検出精度を評価・算出した。テストデータにおける腫瘤検出AIのみによる膵癌検出能は、感度73.3%、特異度96.7%であった。腫瘤検出AIと二次所見検出AIの組合せによる膵癌検出能は、感度93.5%、特異度84.4%であった。二次所見検出AIを組み合わせることにより検出感度が向上するとともに、腫瘤検出AI単独では検出できなかったTisやT1等の小膵癌に対しても検出成功例が増加した。

CT images of the abdomen are used for image AI, and the frequency of secondary findings (main duct dilation, main duct stenosis, and abdominal atrophy) is high. Deep learning is used to automatically extract, extract results, determine the presence or absence of secondary findings, and construct AI systems in various fields such as quality, quality, and tumor. The accuracy of tumor detection was evaluated in 587 cases of cancer group and 432 cases of contrast group. The accuracy of tumor detection was evaluated in 62 cases of cancer group and 90 cases of contrast group. The sensitivity and specificity of tumor detection were 73.3% and 96.7% respectively. The sensitivity and specificity of tumor detection were 93.5% and 84.4% respectively. The number of successful cases of secondary detection of AI has increased.