人工知能(AI)による咽喉頭癌の術中切除範囲決定支援システムの開発

利用人工智能（AI）开发喉咽癌术中切除范围确定支持系统

• 批准号: 22K09677
• 负责人: 楯谷 一郎
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Fujita Health 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 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K09677/
• 关键词: 人工知能; 咽頭癌; 喉頭癌; 内視鏡; 鏡視下咽頭悪性腫瘍手術; 咽喉頭癌; 内視鏡診断

本研究の目的は、咽喉頭癌の摘出術中に粘膜上の進展範囲を診断できるAIを作成することにある。NBI（narrow band imaging）を中心とした内視鏡画像技術の発達に伴い、中下咽頭や喉頭の表在癌が多く発見されるようになってきている。これらの早期咽喉頭癌に対して、経口的に器具や内視鏡を挿入して病変を摘出する鏡視下手術が本邦で開発され、嚥下機能や発声機能を温存する低侵襲手術として普及してきている。鏡視下咽喉頭悪性腫瘍手術、ロボット支援下咽喉頭悪性腫瘍手術のメリットは低侵襲性にある。病変の進展範囲を術中に正確に評価し、必要十分な切除範囲を設定することが必要不可欠である。これらの術式の対象となる病変は表在癌のことも多く、また浸潤性病変の場合でも、周囲に表在性病変が広がっていることが多々ある。表在性病変は通常の内視鏡観察では評価が難しいため、これらの手術の実施に際してはNBIなどの画像強調技術による観察が不可欠である。NBI観察では上部消化管内視鏡あるいは硬性内視鏡が用いられるが、耳鼻咽喉科医の多くは表在性病変の評価に不慣れである。病変が粘膜上でどこまで広がっているのか、その範囲を正確に把握する支援システムがあれば、耳鼻咽喉科医だけで正確な切除範囲を決定でき、人的な労力を削減できると共に、根治性、機能温存の両面で患者にとって有益となる。藤田医科大学病院並びに京都大学医学部附属病院において鏡視下・ロボット支援下咽喉頭悪性腫瘍手術を施行した症例を対象に研究を進めており、まずは両大学病院症例のNBI画像を対象として病変の存在範囲を書き込むアノテーション作業を行っている。アノテーションは消化器内視鏡専門医2名が担当し、1名が実施した後にもう１名が検証を行う。京都大学339例での実施症例を中心にアノテーション作業を進めており、約1/3の症例について作業を完了している。

这项研究的目的是创建一个可以诊断喉癌期间粘膜进展程度的AI。随着内窥镜成像技术的发展，主要是NBI（窄带成像），越来越多地发现了中咽和喉部的浅表癌。对于这些早期的喉癌，插入口服仪器和内窥镜以去除病变的外科手术已在日本开发，并且随着微创手术的最低侵入性手术而变得流行，可以保留吞咽和发声功能。性咽肿瘤的恶性肿瘤和机器人辅助性咽肿瘤的恶性肿瘤手术的优势是最低咽肿瘤的肿瘤的最小侵入性。必须准确评估病变内部术中的发育程度，并设定一个必要且充分的切除区域。这些外科手术靶向的病变通常是浅表癌，即使在侵入性病变的情况下，浅表病变也经常散布在它们周围。浅表病变很难使用正常的内窥镜观察，因此在进行这些手术时，使用图像增强技术（例如NBI）进行观察至关重要。尽管上胃肠道内窥镜或刚性内窥镜用于NBI观察，但许多ENT科学家不熟悉浅表病变的评估。一个准确确定病变范围扩散在粘膜上的支持系统，可以确定单独使用ENT医生的确切去除程度，减少人工的劳动，并且在稳定性和功能保存方面对患者都是有益的。我们正在对富士科医学院医院和京都大学医学学院附属医院的手术手术手术手术手术进行手术治疗的病例进行研究，我们首先用两家大学医院病例的NBI图像来注释病变区域。注释由两名胃肠病学内窥镜专家处理，一个人将在另一个人进行测试后进行测试。我们目前正在从事注释工作，重点关注339个京都大学案件的案件，并且已经完成了大约三分之一的案件的工作。