人工知能を用いた内視鏡診断補助機器

内視鏡画像を機械に学習させ、病変の有無や質的診断を補助する人工知能システムを開発しています。画像診断における機械学習の領域は近年大きな進歩が得られている領域であり、機械学習に関する専門家との連携を通じて内視鏡診断への応用を進めています。

早期胃癌の自動検出

胃癌の画像から多数の微小な領域を多数切り出し、データを拡張して学習する事により、少数の正解画像により構築された人工知能による、早期胃がんの高精度な自動検出法を確立しました。

1.早期胃がんの正解画像からランダムに切り出した「がん」と「正常」の学習用画像

がんの部分、正常の部分をランダムにそれぞれ一万枚切り出、あわせて約2万枚の画像を取得しています。

2.タイプ別の早期胃がんの自動検出例

緑色は医師が癌と診断した領域、紫色は癌を自動検出した領域を示しています。
多量の微小領域を学習させる事により、がんの形態によらず高い検出能（86%）が認められました。

大腸ポリープの自動検出

セグメンテーションデータ付き一般画像を事前学習したアルゴリズムを用いる事により、少数の学習用画像により構築された、大腸ポリープの自動検出法を確立しました。

1.微小な大腸ポリープの検出例

微小な大腸ポリープを自動的に検出し、赤い四角で囲んで提示しています。

2.学習画像数と、大腸ポリープの検出能の推移

高い学習効率を持つ事前学習モデルを用いることにより、少数の学習用画像
（learned image）で、高い正診率（98%）を達成しています。