eTSS中にリアルタイムに腫瘍部位を提示できるAI画像解析システム
Advantages
- AI深層学習により、判別の難しい下垂体腺腫部位の判別精度を向上
- eTSSの進行に従って変化する腫瘍部位をリアルタイムで術者に提示
Background and Technology
下垂体腺腫は、発生頻度が高い脳腫瘍であり、ほとんどが良性だがホルモン分泌等に影響する場合は手術で切除する。手術の術式としては、最近では低侵襲であることからeTSS（endoscopic trans-sphenoidal surgery）が主流である。しかし、内視鏡視野における下垂体の正常部位と腫瘍部位の区別が難しく、術後成績は術者経験や施設により大きく異なることが問題であった。
本発明者は、この問題を解決するため、eTSSの内視鏡画像上で正常下垂体組織と下垂体腺腫の区別をつける手術支援システムの開発に取り組んだ。
Expectations
- eTSS症例について、手術後に内視鏡動画から抽出した静止画を医師が腫瘍領域をアノテーションした。さらに画像をパッチに切り出して分割し、パッチ領域の半分以上が腫瘍領域であるパッチを腫瘍として提示し、機械学習させた。テスト画像を用いてAI判定を評価したところ、75%の正答率が得られた（上図）。
- 手術の進行に従って腫瘍部位が減少していくことを追随できるリアルタイム解析や追加学習を継続研究中。（下図）
- AI学習からユーザーインタフェースまで、システム全般の開発について協働パートナー企業を募集中。
Patents
- 特許出願済（未公開）
Researchers
布施 佑太郎 （名古屋大学大学院 医学系研究科）
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