　大腸がんの検査では、がんが大腸の壁に入り込んだ深さ（深達度）を内視鏡で診断する場合、一般的には拡大内視鏡や画像強調内視鏡、色素内視鏡を併用する。しかし、それらの内視鏡は設置されている病院が限られているため、同プロジェクトでは、一般の内視鏡画像のみで大腸がんの深達度のAI（人工知能）診断が臨床に応用可能かを検証した。

　千葉大学附属病院と千葉県がんセンターで実施された下部消化管内視鏡検査のうち、腺腫、早期大腸がん、進行大腸がんを含む1036例から3440枚の病変画像を抽出。画像は全て一般内視鏡画像である白色光、非拡大、非色素散布とした。

　AIの学習モデルとして、Single Shot MultiBox Detector Mobile Netを用いたCAD systemを共同で構築。画像3440枚のうち2749枚に対して、回転や輝度、色相、拡大縮小など多方面からディープラーニングを実施した。

　ラーニング後、残りの691枚を検証に用いて病変を検出。病変の深達度を、内視鏡治療が可能なものと外科的治療が必要なものに分類した。

　その結果、今回構築したCAD systemのmAP（mean average precision）は、位置検出と深達度診断で0.916、位置検出のみでは0.996と良好な診断精度を示した。mAPは物体検出アルゴリズムなどの性能を表す評価指標で、1.000に近いほど良い評価といえる。

　今回の研究で、一般の内視鏡画像のみを用いて、大腸がんの深達度のAI診断が臨床に応用可能であることが示された。モルフォはパートナー企業と連携するなどして、今回の研究成果の早期事業化を目指す。

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