胃と腸56巻4号

2021年04月発行

今月の主題 消化管疾患AI診断の現状 主題研究

画像強調内視鏡linked-color imagingおよびX線造影によるHelicobacter pylori感染のコンピュータ支援診断

著者： 中島寛隆¹ 川平洋² 重松綾³ 福山知香¹ 下井銘子¹ 北沢尚子¹ 門馬久美子¹ 榊信廣¹

所属機関： ¹公益財団法人早期胃癌検診協会 ²自治医科大学メディカルシミュレーションセンター ³医療法人社団こころとからだの元氣プラザ放射線科

ページ範囲：P.473 - P.480

要旨●H. pylori感染胃炎の画像診断は，胃癌リスクの層別化に有効とされる．これを踏まえて本稿では，筆者らが研究中のコンピュータ画像認識技術を応用したH. pylori感染胃炎に対する人工知能診断について述べる．画像強調内視鏡を用いたコンピュータ支援診断（LCI-CAD）の正診率（accuracy）は，H. pylori未感染84.1%，現感染81.7%，除菌後78.6%であった．この結果は，同じ手法で作成した白色光のCAD（WLI-CAD）よりよい成績であり，加えて内視鏡専門医と同等の診断精度と考えられた．一方で，人工知能を用いた胃X線二重造影像によるH. pylori未感染と現感染の2分類では，感度86.7%，特異度91.7%の結果が得られた．人工知能を用いたH. pylori診断は，常に一定の診断精度が得られるだけでなく，診断速度も速い．さらに，プログラムを複製することも可能である．筆者らは本研究が胃癌リスクの層別化に応用されれば，早期胃癌の内視鏡スクリーニングやX線検診の診断支援へ貢献できるものと期待している．

　

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参考文献

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3）重松綾，中島寛隆，八巻悟郎．Deep Learningと胃X線画像を用いたHelicobacter pylori感染診断．日消がん検診誌　57：687-694, 2019

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