画像処理とAIの組み合わせで、大腸がんの検診・診断が改善される可能性(Pairing imaging, AI may improve colon cancer screening, diagnosis)

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2022-08-01 ワシントン大学セントルイス

研究チームは、光コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)と機械学習を組み合わせ、現在医師が使用している従来の内視鏡検査を改善できる大腸がんイメージングツールの開発に成功しました。内視鏡検査用OCTは、基本的に大腸に光を当てて、臨床医がより深く観察して異常を視覚化し、診断するためのものです。より長い波長の光を使用し、組織サンプルに1~2mm浸透させる小型OCTカテーテルを開発した。
この技術により、現在医師が使用している表面レベルの白色光画像よりも、異常についてより多くの情報が得られるようになった。

<関連情報>

光コヒーレンス・トモグラフィーカテーテルとディープラーニングを用いたヒト大腸がん組織評価 Human colorectal cancer tissue assessment using optical coherence tomography catheter and deep learning

Hongbo Luo, Shuying Li , Yifeng Zeng, Hassam Cheema , Ebunoluwa Otegbeye , Safee Ahmed , William C Chapman Jr , Matthew Mutch , Chao Zhou , Quing Zhu
Journal of Biophotonics  Published:2022 Feb 28
DOI: 10.1002/jbio.202100349

画像処理とAIの組み合わせで、大腸がんの検診・診断が改善される可能性(Pairing imaging, AI may improve colon cancer screening, diagnosis)

Abstract

Optical coherence tomography (OCT) can differentiate normal colonic mucosa from neoplasia, potentially offering a new mechanism of endoscopic tissue assessment and biopsy targeting, with a high optical resolution and an imaging depth of ~1 mm. Recent advances in convolutional neural networks (CNN) have enabled application in ophthalmology, cardiology, and gastroenterology malignancy detection with high sensitivity and specificity. Here, we describe a miniaturized OCT catheter and a residual neural network (ResNet)-based deep learning model manufactured and trained to perform automatic image processing and real-time diagnosis of the OCT images. The OCT catheter has an outer diameter of 3.8 mm, a lateral resolution of ~7 μm, and an axial resolution of ~6 μm. A customized ResNet is utilized to classify OCT catheter colorectal images. An area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.975 is achieved to distinguish between normal and cancerous colorectal tissue images.

医療・健康
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