AI論文サマリー SUMMARY

[論文サマリー:毎週金曜更新]AIを活用したカプセル内視鏡画像における小腸血管拡張症の自動検出 / 広島大学病院 壷井章克先生 (Digestive Endoscopy・2019年)

Artificial intelligence using a convolutional neural network for automatic detection of small-bowel angioectasia in capsule endoscopy images / 広島大学病院・壷井章克先生
AIを活用したカプセル内視鏡画像における小腸血管拡張症の自動検出

本論文は広島大学病院・壷井章克先生が『Digestive Endoscopy』誌(2019年)に発表した「AIを活用したカプセル内視鏡画像における小腸血管拡張症の自動検出」に関する論文です。

サマリー

はじめに

小腸血管拡張症は、カプセル内視鏡検査で不明瞭な消化管出血を伴う患者には頻繁に診断される疾患ですが、コンピューター支援による検出は確立されていませんでした。本研究ではSingle Shot MultiBox Detector(以下、SSD)アーキテクチャに基づいたConvolutional Neural Network(以下、CNN)を開発し、学習と検証を実行しました。なお、CNNアーキテクチャはCaffeフレームワーク で実現しました。
上記を活用して、カプセル内視鏡画像における血管拡張症の検出性能について検証しました。

研究方法

141名の小腸血管拡張症患者から得られた2,237枚のカプセル内視鏡画像を学習したCNNを構築し、48名の患者から得られた10,488枚の検証画像に対する検出性能(AUC、感度、特異度、陽性反応的中率、陰性反応的中率)を評価しました。

結果

  • AUCは0.998でした。
  • CNNの感度は98.8%、特異度98.4%、陽性的中率75.4%、陰性的中率は99.9%でした。
  • CNNは検証画像10,488枚を323秒(32.5画像/秒)で判定しました。

結語

カプセル内視鏡画像から血管拡張を検出する新しいCNNを用いたシステムを開発しました。これは医師の負担と見逃しを減らすために日常臨床にも適用できる可能性があります。

医学監修 / 柴田 淳一(医師)
Junichi Shibata
医療法人ただともひろ胃腸科肛門科 院長 / 株式会社AIメディカルサービス アドバイザー

概略
日本赤十字社医療センターにて初期研修を修了。その後、東京大学医学部附属病院や関連病院にて臨床経験を積み、東京大学大学院外科学専攻に進学。2017年に大腸切除術における手術侵襲および術後機能の研究で博士号を取得。2019年より現職。

学歴
2007年3月 筑波大学医学専門学群卒業
2017年3月 東京大学大学院外科学専攻修了

所属学会・資格・役職など
浦和医師会胃がん検診読影委員
日本外科学会専門医
日本消化器外科学会専門医
日本消化器内視鏡学会専門医
日本消化器病学会専門医
消化器がん外科治療認定医

学会発表・論文など
・Novel computer-aided diagnosis system using convolutional neural networks for endoscopic disease activity in patients with ulcerative colitis (26th UEGW, Vienna, Austria, 2016)
・Novel computer-assisted detection system of colorectal carcinoid tumors using convolutional neural networks (DDW, San Diego, CA, USA, 2019)
など多数

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