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J-GLOBAL ID：202202264276218612   整理番号：22A0802191

畳込み神経回路網を用いたカプセル内視鏡画像における潰瘍と浸食の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automated detection of ulcers and erosions in capsule endoscopy images using a convolutional neural network

著者 (22件)： Afonso Joao (Department of Gastroenterology, Sao Joao University Hospital, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Afonso Joao (WGO Gastroenterology and Hepatology Training Center, Porto, Portugal) ,  Saraiva Miguel Mascarenhas (Department of Gastroenterology, Sao Joao University Hospital, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Saraiva Miguel Mascarenhas (WGO Gastroenterology and Hepatology Training Center, Porto, Portugal) ,  Saraiva Miguel Mascarenhas (Faculty of Medicine of the University of Porto, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Ferreira J. P. S. (Faculty of Engineering of the University of Porto, Porto, Portugal) ,  Ferreira J. P. S. (INEGI - Institute of Science and Innovation in Mechanical and Industrial Engineering, Porto, Portugal) ,  Cardoso Helder (Department of Gastroenterology, Sao Joao University Hospital, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Cardoso Helder (WGO Gastroenterology and Hepatology Training Center, Porto, Portugal) ,  Cardoso Helder (Faculty of Medicine of the University of Porto, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Ribeiro Tiago (Department of Gastroenterology, Sao Joao University Hospital, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Ribeiro Tiago (WGO Gastroenterology and Hepatology Training Center, Porto, Portugal) ,  Andrade Patricia (Department of Gastroenterology, Sao Joao University Hospital, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Andrade Patricia (WGO Gastroenterology and Hepatology Training Center, Porto, Portugal) ,  Andrade Patricia (Faculty of Medicine of the University of Porto, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Parente Marco (Faculty of Engineering of the University of Porto, Porto, Portugal) ,  Parente Marco (INEGI - Institute of Science and Innovation in Mechanical and Industrial Engineering, Porto, Portugal) ,  Jorge Renato N. (Faculty of Engineering of the University of Porto, Porto, Portugal) ,  Jorge Renato N. (INEGI - Institute of Science and Innovation in Mechanical and Industrial Engineering, Porto, Portugal) ,  Macedo Guilherme (Department of Gastroenterology, Sao Joao University Hospital, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal) ,  Macedo Guilherme (WGO Gastroenterology and Hepatology Training Center, Porto, Portugal) ,  Macedo Guilherme (Faculty of Medicine of the University of Porto, Alameda Professor Hernani Monteiro, Porto, Portugal)
資料名： Medical & Biological Engineering & Computing  (Medical & Biological Engineering & Computing)
巻： 60  号： 3  ページ： 719-725  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0046B  ISSN： 0140-0118  CODEN： MBECDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カプセル内視鏡検査(CE)は,既知または疑わしい炎症性腸疾患患者の管理において重要なツールである。腸粘膜の潰瘍と浸食は,これらの患者で一般的な所見である。それらはしばしば一緒に発生し,CEにおけるそれらの同定は疾患重症度の正確な評価に重要である。それにもかかわらず,CEイメージのレビューは時間のかかるタスクであり,病変を見逃すリスクは有意である。過去10年間,人工知能(AI)がこれらの落とし穴を克服する手段として浮上している。すべてのAI法の中で,それらの複雑な多層アーキテクチャによる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,医用画像分析,特にカプセル内視鏡検査において最良の結果を示す。したがって,小腸粘膜における潰瘍とびらんの自動同定のためのCNNを開発することを目的とした。2015年から2020年の間に単一施設で行った合計1483のCE試験(PillCam SB3)を分析した。これらの検査から,腸粘膜の全部で6130フレームが得られ,腸潰瘍とびらんを含む4233と,正常粘膜または他の所見を含む残存があった。潰瘍とびらんは,出血可能性のためのサウリンの分類によって層化した:中間出血リスクによるP1E-浸食;中間出血リスクを有するP1U潰瘍;高い出血リスクを有するP2U潰瘍。これらの病変の自動同定のために,これらの画像を転送学習でCNNモデルに挿入した。画像のプールを訓練と検証データセットの構成のために分割し,それぞれ,画像の総数の80%と20%を構成した。CNNによって提供された出力を,専門家のコンセンサスによって提供された分類と比較した。アルゴリズムの神経アーキテクチャを最適化した後に,著者らのモデルは,95.6%の精度,90.8%の感度,および97.1%の特異性で,小腸粘膜における潰瘍と浸食(任意の出血電位)を自動的に検出して,区別することができた。本研究は,CEに対する効果的なAIツールの開発と応用の基礎を築く。これらの技術は,診断精度および読み取り効率を改善するべきである。グラフ抽象:ワークフローの語彙表現と結果の要約。Copyright International Federation for Medical and Biological Engineering 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *浸食 ,  *畳込み ,  学習 ,  リスク ,  出血 ,  腸粘膜 ,  粘膜 ,  *潰瘍 ,  語彙 ,  人工知能 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 小腸粘膜 ,  *カプセル内視鏡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カプセル内視鏡検査 ,  人工知能 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  潰瘍 ,  消化管出血

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 畳込み ,  神経回路網 ,  カプセル ,  内視鏡画像 ,  潰瘍 ,  浸食 ,  自動検出