2017年2月7日、昭和大学とサイバネットは、両者の医工連携事業の成果として共同で出願してい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。
「内視鏡を接触させるだけ」で病理を予測
近年内視鏡画像の高解像度化は目覚ましく、病理診断レベルの高精度な画像が得られるが、内視鏡での診断の場合、病理診断のフローと違いその場での的確な診断が求められる。熟練者が不足していることから、両者は機械学習のメソッドと利用した診断支援システムの開発を進めていた。
内視鏡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解析により抽出した200以上の特徴量を統合し、機械学習の1つの手法である SVM(Support Vector Machine)を利用して病理診断予測を支援する。そのためこのイメージのように、ポリープに内視鏡を接触させ細胞レベルまで映せば、AIがその場で解析を行なう。内視鏡検査における処置の際の診断精度をさらに上げる手法として注目されそうだ。