消化管内視鏡画像解析による客観的指標の構築とコンピュータ支援診断システムへの応用

keywords.jpg消化管内視鏡,画像解析,コンピュータ支援診断 

吉田 成人 

SHIGETO YOSHIDA

division.jpg病院 内視鏡診療科

position.jpg病院助教

研究概要

研究の背景

消化管内視鏡は癌を含めた消化管疾患のスクリーニング検査から精密検査まで行う消化管診療には不可欠な機器であり、現在も新規技術による開発が行われ臨床応用がなされている。しかし、癌検診などのスクリーニング検査に用いる為には専門医のみが扱えるものでなく、多くの医師が簡便に画像診断が行える事が重要であり、その為にはコンピュータ支援診断システムを用いる事が望ましい

研究内容

Bag-of-featuresの枠組みを基に「診断」ごとに分類した学習用内視鏡画像からdense Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) を用いて特徴抽出を行い、そこからパターン学習して「診断」ごとの「辞書」を作成している。この作成した「辞書」を用い、Support vector machine (SVM)による識別器で病理組織診断との間に関連の強い定量的な数値を提示できる画像認識システムの開発を行っている。

成果

大腸NBI拡大内視鏡による腫瘍、非腫瘍のコンピュータ支援診断システムの開発を行い、正診率97.8%、感度97.8%、特異度97.9%のコアシステムの開発、およびリアルタイム診断への対応ができるシステムの開発を行った。

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

内視鏡関連の民間企業に対し、コンピュータ支援診断機能を搭載した付加価値の高い内視鏡システムの開発に関する貢献が可能である。

本研究の特徴・優位性

軟性内視鏡画像のコンピュータ画像解析の報告はほとんど認めておらず、またその臨床応用であるコンピュータ支援診断システムは、国内外でも開発されていない。我々の研究グループでは医工連携による最新の工学的技術と内視鏡診断学を融合させた高精度で堅牢な画像診断コアシステムの開発を行っていることが特徴である。

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Gastrointestinal Endoscopy, Journal of Gastroenterology

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