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機械学習で内視鏡診断を支援
機械学習で内視鏡診断を支援
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ポリープの病理を予測
ポリープの病理を予測
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 CAE(Computer Aided Engineering)事業を手掛けるサイバネットシステムは2017年2月7日、昭和大学と共同出願した内視鏡診断の新手法について特許が成立したと発表した(ニュースリリース)。機械学習を活用し、病理診断予測を支援するシステムである。

 両者が開発したのは、消化管粘膜の細胞・核をリアルタイムに観察できる超拡大内視鏡(EC:Endocytoscopy)による診断を支援するシステム。EC画像から自動抽出した細胞核について特徴付けを行い、さらに画像全体のテクスチャー解析から抽出した200以上の特徴量を統合。機械学習の手法の1つであるSVM(Support Vector Machine)を使い、病理診断予測を支援する。

 超拡大内視鏡では病理診断に匹敵する高精度の診断支援が可能とされるものの、取得画像の解釈が診断を左右することから、一般には熟練者による使用が欠かせない。サイバネットシステムと昭和大学は今回、医師のスキルを問わず超拡大内視鏡による正確な診断ができるように、機械学習を用いた診断支援システムを共同で開発した。画像からのデータ抽出法や抽出されたデータの解析法に高い新規性があるという。