人工知能によるポリープ組織予測

バックグラウンド：

ポリープ切除術または初期の結腸直腸腫瘍性病変（ポリープ）を伴う結腸内視鏡検査は、結腸直腸がんの死亡率を低下させる実証済みの広く受け入れられた方法です。

内視鏡による結腸直腸ポリープ除去前の組織像の予測は、特に小型 (1 ～ 5 mm) および小さい (6 ～ 10 mm) ポリープの場合に役立ちます。

狭帯域イメージング (NBI) 技術と NBI 国際結腸直腸内視鏡 (NICE) 分類を使用した結腸直腸ポリープの評価は、内視鏡検査中に組織像を予測するのに役立ちます。ただし、NBI と倍率に基づくポリープの組織像予測にはトレーニングと内視鏡の経験が必要です。 さらに、最終的かつ客観的な診断には依然として組織学が必要です。

そこで、我々は、ポリープの組織学的予測を目的として、拡大されたNBI結腸内視鏡画像を自動的に評価する人工知能ベースのポリープ組織学的予測（AIPHP）ソフトウェアを開発してきました。

材料および方法：

患者から採取した1200個の大腸ポリープを検査する予定だ。 ポリープは従来のポリープ切除術または粘膜切除術によって除去されます。内視鏡処置と組織学的検査は参加病院で行われます。 結腸内視鏡検査は、65 倍の光学倍率を提供する Olympus EXERA III CFHQ190I (Olympus、東京、日本) の高解像度 NBI 結腸内視鏡を使用して実行されます。 結腸直腸ポリープは、最初に高精細結腸内視鏡検査によって検出され、次に光学最大倍率 (65 倍) の NBI によって検出されます。 研究されたすべてのポリープは写真に記録されます。 保存されたNBI写真はNICE分類とAIPHP並列システムによって分析されました。

組織学的検査方法:

結腸直腸ポリープのWHO分類を使用します。 2 つのクラス分類では、過形成性または腫瘍性 (SSL、管状または絨毛腺腫、および浸潤性腺癌) が考慮されます。

AIPHP ソフトウェア システム:

AIPHP ソフトウェアは、ポリープの血管パターンと色の分類に基づいています。AIPHP ソフトウェア開発の主な手順は、1) 特徴ベクトルの計算、2) 分類子モジュールのトレーニング、3) AIPHP 分類子のテストです。 AIPHP ソフトウェアでは 5 つの機能が使用されます。