AIによる早期胃がんの高精度な自動検出法
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理化学研究所と国立がん研究センターは7月21日、横田秀夫氏（理研光量子工学研究センター画像情報処理研究チームリーダー）、竹本智子氏（同研究員）、矢野友規氏（国立がん研究センター東病院消化管内視鏡科長）、池松弘朗氏（同医長）、堀圭介氏（同医員）らの研究グループによって、少数の正解データにより構築された人工知能（AI）を活用して、早期胃がんの高精度な自動検出法を確立したと発表した。
同研究成果は、米ハワイで開催された学会「40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society」で発表された。
医師の経験に依存する早期胃がんの画像診断
早期の胃がんでは、患者自身に自覚症状があまりない。また、胃がんが進行して症状が現れた場合でも、胃炎や胃潰瘍の症状と似ている。
そのために、がんだと判明したときには、すでにかなり進行しているということがある。
近年では、内視鏡検診による胃がんの早期発見が望まれるようになってきたが、早期胃がんの画像診断の正確さは医師の経験に大きく依存しているという実態がある。
また、早期胃がんは、専門医であっても発見が難しいとも言われる。
消化管の内視鏡画像診断で、コンピューターによる機械学習
一方で、消化管の内視鏡画像診断にコンピューターによる機械学習を導入することで、コンピューターが熟練した医師のように消化管腫瘍の診断や自動検出に成功したという事例がいくつか報告された。
ただし、早期胃がんでは、精度を高く自動検出を成功したという例はほとんどない。
これには、機械学習に適用できる「早期胃がんに関するデータ」がまだ十分に整備されていないことや、早期胃がんの多くが進行性胃がんや大腸がん、大腸ポリープなどと比較して、形態的特徴・ 色の特徴が複数あること、「早期胃がん」と「正常粘膜における炎症」との判別をすることが難しいことなどが挙げられる。
ディープラーニングによる早期胃がんの自動検出法を開発
そこで、同研究グループは、ディープラーニング（深層学習）によって、内視鏡画像から早期胃がんを自動検出する方法の開発に取り組んだ。
機械学習には、一般的には数十～数百万枚の学習用データが必要になる。
学習用データの準備が容易ではない早期胃がんの場合において「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」に基づく、少ない学習用データでの学習という新たな方法を採用。
CNNは、主に画像の分類・識別で高性能を発揮するディープラーニングとして分類されている。
陽性的中率は9割超、陰性的中率も8割超の高精度検出
同研究グループは、少数の正解画像から小領域をランダムに切り出し、さらにデータ拡張技術を利用して画像を約36万枚まで増加。
画像をコンピュータに学習させた結果、陽性的中率は93.4％、陰性的中率は83.6％と極めて高いことが判明。
また、胃炎・胃潰瘍と特徴が似ているケースで判断が難しい症例でも、高確率で判断できることも判明したという。
検診の胃がんの見逃しを減らし、早期発見・早期治療に
さらに、再学習を終えたCNNに、内視鏡画像から早期胃がんの領域を自動検出する問題を与えた。
早期胃がんには肉眼型分類として主に、明らかな腫瘤状の隆起が認められる「隆起型（Type0-I）」、明らかな隆起や陥凹は認められないが低い隆起が認められる「表面隆起型（Type0-IIa）」、わずかに粘膜の陥凹が認められる「表面陥凹型（Type0-IIc）」の3つのタイプがある。
3つのタイプの早期胃がんの領域の検出では、特に発見が難しい「表面陥凹型（Type0-IIc）」でも、領域の自動検出に成功したとしている。
今回の研究では、内視鏡画像を横10個、縦9個のブロックに分割し、各ブロックに再学習を終えたCNNを適用することで、「がんらしさ」を数値化し、その高低を疑似カラーとして画像上に表示した
この方法では、検証用に用いた画像の全ブロックのうち、86.2％について正しく「がん」や「正常」の領域を自動検出できていた。
画像1枚にかかる処理時間は、画像の入出力にかかる時間を除き、1枚あたり4ミリ秒（0.004秒）と、将来の臨床現場でのリアルタイム自動検出には十分な速度を実現したという。
同研究グループでは、今回の研究成果により、検診での胃がんの見逃しを減らすことで、早期発見、早期治療につながると期待できるとしている。
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