講演情報
[WS11-6]早期大腸癌における3D深部構造予測AIの構築と専用アノテーション支援ツールの開発
*高丸 博之1、水口 康彦1、豊嶋 直也1、山田 真善1、斎藤 豊1 (1. 国立がん研究センター中央病院内視鏡科)
【背景】
早期大腸癌に対する内視鏡治療において、術前に腫瘍の深部構造を予測することは、一括切除の完遂および適切な病理評価の側面からも重要と思われる。そのため我々は、内視鏡画像から早期大腸癌の深部構造を推定するAIの開発を進めてきた。深層学習は内視鏡画像と病理構造の一対一対応が必要となるが、アノテーションには多大な専門性と労力を要し、開発上の障壁となっていた。
【目的】
内視鏡画像上に病理学的深部情報を正確に付与する専用アノテーションツールを開発し、これを用いた効率的な学習によって、早期大腸癌の三次元構造を可視化する3D深部構造予測AIを構築することを目的とした。
【方法】
1）アノテーションツールの開発：内視鏡画像と、病理切り出し画像を一対一対応させ、切除標本の病理画像から得られる垂直浸潤距離を、対応する術前内視鏡画像上の各部位へ高度にマッピングするための支援ツールを構築した。2）3D深部構造予測AIの構築：本ツールで作成した一対一対応データを用い、たたみ込みニューラルネットワークを基盤とした深部構造予測モデルを構築した。本システムは、内視鏡画像から腫瘍部位の推測を行い、さらに推測された腫瘍部の深達度をピクセル毎に予測することで三次元的構造を推定し、3D画像として提示する。
【結果】
内視鏡・病理画像一対一対応を支援するツールアノテーション手法を確立した。このツールの開発・導入により、多くの作業時間を要していた内視鏡画像と病理データを紐付けた学習データの蓄積を実現した。このツールを用いた学習により、三次元ワイヤーフレームを用いて内視鏡画像から病変深部の立体構造を可視化する3D構造予測AIを構築した。
早期大腸癌に対する内視鏡治療において、術前に腫瘍の深部構造を予測することは、一括切除の完遂および適切な病理評価の側面からも重要と思われる。そのため我々は、内視鏡画像から早期大腸癌の深部構造を推定するAIの開発を進めてきた。深層学習は内視鏡画像と病理構造の一対一対応が必要となるが、アノテーションには多大な専門性と労力を要し、開発上の障壁となっていた。
【目的】
内視鏡画像上に病理学的深部情報を正確に付与する専用アノテーションツールを開発し、これを用いた効率的な学習によって、早期大腸癌の三次元構造を可視化する3D深部構造予測AIを構築することを目的とした。
【方法】
1）アノテーションツールの開発：内視鏡画像と、病理切り出し画像を一対一対応させ、切除標本の病理画像から得られる垂直浸潤距離を、対応する術前内視鏡画像上の各部位へ高度にマッピングするための支援ツールを構築した。2）3D深部構造予測AIの構築：本ツールで作成した一対一対応データを用い、たたみ込みニューラルネットワークを基盤とした深部構造予測モデルを構築した。本システムは、内視鏡画像から腫瘍部位の推測を行い、さらに推測された腫瘍部の深達度をピクセル毎に予測することで三次元的構造を推定し、3D画像として提示する。
【結果】
内視鏡・病理画像一対一対応を支援するツールアノテーション手法を確立した。このツールの開発・導入により、多くの作業時間を要していた内視鏡画像と病理データを紐付けた学習データの蓄積を実現した。このツールを用いた学習により、三次元ワイヤーフレームを用いて内視鏡画像から病変深部の立体構造を可視化する3D構造予測AIを構築した。