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J-GLOBAL ID：202202291249830570   整理番号：22A0450724

結腸鏡検査画像における病変と解剖学的ランドマークの識別と分類のための新しい機械学習ベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A novel machine learning-based algorithm to identify and classify lesions and anatomical landmarks in colonoscopy images

著者 (30件)： Jheng Ying-Chun (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Jheng Ying-Chun (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Jheng Ying-Chun (Department of Medical Research, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Jheng Ying-Chun (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Wang Yen-Po (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Wang Yen-Po (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Wang Yen-Po (Institute of Brain Science, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Wang Yen-Po (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Lin Hung-En (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Lin Hung-En (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Lin Hung-En (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Sung Kuang-Yi (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Sung Kuang-Yi (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Sung Kuang-Yi (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Chu Yuan-Chia (Information Management Office, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Chu Yuan-Chia (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Wang Huann-Sheng (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Wang Huann-Sheng (Division of Colon and Rectum Surgery, Department of Surgery, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Wang Huann-Sheng (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Jiang Jeng-Kai (Division of Colon and Rectum Surgery, Department of Surgery, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Jiang Jeng-Kai (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Hou Ming-Chih (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Hou Ming-Chih (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Hou Ming-Chih (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Lee Fa-Yauh (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Lee Fa-Yauh (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Lu Ching-Liang (Endoscopy Center for Diagnosis and Treatment, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Lu Ching-Liang (Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Lu Ching-Liang (Institute of Brain Science, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan) ,  Lu Ching-Liang (Faculty of Medicine, National Yang-Ming University School of Medicine, Taipei, Taiwan)
資料名： Surgical Endoscopy  (Surgical Endoscopy)
巻： 36  号： 1  ページ： 640-650  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4977A  ISSN： 0930-2794  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： 目的:コンピュータ支援診断(CAD)に基づく人工知能(AI)は,結腸ポリープの検出および特性化に対し非常に正確であることが示されている。しかし,正常な結腸標識を同定し,多発性結腸疾患を識別するためのAIの応用はまだ確立されていない。異なる結腸病変と解剖学的ランドマークを認識するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアルゴリズム(GUTAID)を開発することを目的とした。方法:結腸鏡検査画像を得て,AI分類器を訓練し,検証した。独立データセットを検証のために収集した。GUTAIDのアーキテクチャは2つの主要なサブモデル,すなわち,正常,Polyp,Diverticulum,CecumとCAncer(NPDCCA),およびAdenomaous/Hyperlastic polyp(NBI-AH)モデルのためのNarrow-Band Imagementを含む。GUTAIDの開発は,16層Visual Geometric Group(VGG16)アーキテクチャに基づき,Googleクラウドプラットフォームに実装した。結果:全部で7838の結腸鏡検査画像を用いてAIモデルを開発し,検証した。付加的1273画像を独立に適用して,GUTAIDを検証した。種々の結腸病変/ランドマークの検出におけるGUTAIDの精度は,ポリープで93.3%,憩室で93.9%,盲腸で91.7%,癌で97.5%,腺腫/過形成ポリープで83.5%であった。結論:結腸異常とランドマークを同定するためのCNNベースのアルゴリズム(GUTAID)は,高精度で首尾よく確立された。このGUTAIDシステムは,光診断のためのポリープをさらに特徴付けることができる。AI分類方法論が,複数の異なる結腸疾患の同定に実現可能であることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC part of Springer Nature 2021 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 ,  計算機診断 ,  *結腸 ,  盲腸 ,  人工知能 ,  腺腫 ,  憩室 ,  増生 ,  計算機アーキテクチャ ,  ポリープ ,  結腸疾患 ,  *結腸鏡検査 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 結腸ポリープ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工知能 ,  大腸内視鏡検査 ,  Colon病 ,  コンピュータ支援診断システム ,  畳込みニューラルネットワーク ,  熱マップ

分類 (3件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 結腸鏡検査 ,  病変 ,  解剖学的ランドマーク ,  識別 ,  分類 ,  機械学習 ,  アルゴリズム