Research on differential diagnosis of cervical multi-cystic lesions by artificial intelligence

人工智能鉴别诊断宫颈多囊性病变的研究

• 批准号: 22K09593
• 负责人: 宮本 強
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Shinshu 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-22K09593/
• 关键词: 子宮頸部胃型粘液性癌; 分葉状頸管腺過形成; 子宮頸部多発嚢胞; 臨床鑑別診断; MRI; 人工知能; 深層学習; 鑑別診断

子宮頸部多発嚢胞病変（CMCL）の鑑別疾患として粘液腺の導管の閉塞・狭窄による貯留嚢胞すなわちナボット嚢胞（NC）、良性胃型病変である分葉状頸管腺過形成（LEGH）、HPV非依存性・高悪性度で治療抵抗性の胃型粘液性癌（GAS）が特に重要であり、各々の臨床病理学的特徴は類似しているが、悪性度が全く異なるので、適切な診断とそれに基づく対応が極めて重要である。我々はこれまで頸管細胞診、MRI、胃型粘液検出によるCMCLの臨床鑑別診断と対応法を提案し、その有用性を報告してきた。このなかで、特にMRIは臨床診断上最も重要であるが、現状では読影精度に大きな施設間格差が存在すると考えられる。その結果、臨床的にほとんど問題がないNC患者に対しても子宮全摘術が行われるなど、CMCL患者に対し、過剰治療とも言える対応がなされている可能性がある。この問題の解決のためには、MRI診断の精度向上と均霑化が必要である。近年、人工知能 (AI)は、画像分類の分野においての進歩がめざましく、学習した内容に応じた均質な結果を出力することが可能となってきた。そこで本研究では、AIによるCMCLのMRI診断の実現・精度向上を目標とする。2022年度は自施設症例を中心に複数のAIプログラムを用い、深層学習および検証を行った。その結果、T2強調画像(T2WI)の矢状断/水平断、およびT1WI水平断の3つの画像のみで、特にNCとLEGHの鑑別に関してはAIによる診断精度は0.8以上の高水準を示し、一般的な放射線診断医の診断精度0.7~0.8に劣らないことが示された。一方、同じ量の学習でもAIプログラム間で診断精度に差が出ることがわたっか。AIプログラム改善、学習症例数の増加により、さらに診断精度向上が望めると考えられる。

Cervical polycystosis (CMCL) is a disease that is differentiated by obstruction and stenosis of mucous gland ducts, which can store cells. Nasal cell (NC), benign gastric disease lobulated endocervical glandular hyperplasia (LEGH), HPV-independent The characteristics and clinical pathological characteristics of gastric mucinous carcinoma (GAS) that are resistant to treatment and have high sensitivity are important.は Similar to しているが, 悪性度が全くdifferentなるので, Adaptable diagnosis of とそれに based on づく対応が极めてimportant である. I have performed cervical canal cytology, MRI, gastric mucus discharge, clinical differential diagnosis of CMCL, proposal of method, and report on usefulness. The most important thing in clinical diagnosis is MRI, and the current situation is that there is a large difference in imaging accuracy between facilities.そのResults and clinical problems がないNC patients に対しても hysterectomy が行われるなど, CMCL patients に対し, and the possibility of passing the treatment is える対応がなされている. It is necessary to solve the problem, improve the accuracy of MRI diagnosis, and achieve uniformity. In recent years, artificial intelligence (AI)は、Image classification の野においての enter歩がめざましく、Learningしたcontentに応じたhomogeneousなresultをoutputすることがpossibleとなってきた. The goal of this research is to achieve higher accuracy in AI CMCL and MRI diagnosis. In 2022, the self-administered disease center will be used in the AI ​​​​system and deep learning will be implemented.その result, T2 enhanced image (T2WI) sagittal section/horizontal section, およびT1WI horizontal section の3つのimage のみで, special NC とLEGH のdifferential test The high-level diagnostic accuracy of AIDS is 0.8 or above, and the diagnostic accuracy of general radiation diagnostics is 0.7~0.8. On the one hand, the same amount of learning is used to diagnose the difference in diagnostic accuracy between AI and AI. AI technology has improved, the number of learning syndrome cases has increased, and the accuracy of diagnosis has improved.

项目成果

子宮頸部胃型病変の管理方針

颈胃型病变的处理策略

• 发表时间: 2022
• 作者: 丸喜明;田中尚武;鈴鹿清美;伊丹真紀子;筆宝義隆;宮本 強
• 通讯作者: 宮本 強

特集 産婦人科における素朴な疑問と解説(1)婦人科編 腫瘍 子宮頸部の分葉状頸管腺過形成(LEGH)は前がんなの?

专题 妇产科简单问答（一）妇科版 肿瘤 宫颈分叶状宫颈腺体增生（LEGH）是癌前病变吗？

• DOI: 10.34433/j00525.2022353397
• 发表时间: 2022
• 期刊: 産科と婦人科
• 作者: 西岡香穂;岩橋尚幸;池﨑みどり;西辻和親;井原義人;井箟一彦;宮本 強
• 通讯作者: 宮本 強

Differential diagnosis and management of cervical multicystic disorders and application of artificial intelligence

宫颈多囊性疾病的鉴别诊断与治疗及人工智能的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: 丸喜明;筆宝義隆;宮本 強
• 通讯作者: 宮本 強

同一症例の分葉状頸管腺過形成と胃型粘液性癌と全エクソーム配列による解析

全外显子组测序分析宫颈分叶状腺体增生与胃型粘液癌同例

• 发表时间: 2022
• 作者: 宮本 強;田中 泰裕;井田 耕一;小原 久典;山田 靖;品川 真奈花;小野 元紀;浅香 亮一;塩沢 丹里
• 通讯作者: 塩沢 丹里