拡大 NBI 画像における早期胃癌の識別と境界描写のための CAD

Computer-aided diagnosis for identifying and delineating early gastric cancers in magnifying narrow-band imaging
Takashi Kanesaka, MD, Tsung-Chun Lee, MD, Noriya Uedo, Kun-Pei Lin, MS, Huai-Zhe Chen, MS, Ji-Yuh Lee, MD, Hsiu-Po Wang, MD, Hsuan-Ting Chang, PhD
Gastrointestinal Endoscopy, Volume 87, issue 5, May 2018, pp.1339-1344

“背景と目的
拡大 NBI 観察(M-NBI)は早期胃癌(EGC)の診断において重要視されているが,習得するためには専門知識が 必要とされる.我々は,早期胃癌の特定と境界の描写において内視鏡医を支援するための CADx システムを開発 した.
方法
66 枚の早期胃癌を有する拡大 NBI 画像と 60 枚の正常な胃拡大 NBI 画像を無作為に選択してトレーニングセット とし,61 枚の早期胃癌画像と 20 枚の正常画像をテストデータとした.前処理及び画像分割後,GLCM から 8 つ の特徴量を決定し,分割された40× 40の各ピクセルブロックにおいてこれらの特徴ベクトルの変動係数を計算し た.続いて,トレーニングセットからの変動ベクトルに基づいて SVM(SVMLv1)を用いてトレーニングし,テ ストデータで精度の検証を行なった.さらに,トレーニングセットから不規則な微小血管を含む癌画像のブロック から P または Q の 2 種類の GLCM 特徴を集めた.そして癌のブロックの境界を描くために別の SVM(SVMLv2) を用いてトレーニングし,それを熟練医が描いた領域と比較し一致度を算出した.
結果
診断性能は,1画像当たり0.41± 0.01秒の処理速度で,accuracy96.3%,陽性的中率98.3%,感度96.7%,およ び特異度95%を示した.ブロック単位での面積一致の評価は,1画像当たり0.49± 0.04秒の速度で,精度73.8% ± 10.9%,陽性的中率75.3%± 20.9%,感度65.5%± 19.9%、および特異度80.8%± 17.1%を示した.
結論
この予備研究は,我々の CADx システムが M-NBI 画像におけるリアルタイムの診断と早期胃癌境界の描写に大 きな可能性を秘めていることを示している.”