単純ＣＴ画像から早期の膵臓がんを検出するAI技術
非造影の単純 CT 画像から主要部分を検出するのは、人間の目では難しいです。
さらに膵臓は草履のような厚みの無い組織ですから、他の臓器との境界も明確ではありません。
富士通と総合南東北病院が協力して、高度な画像認識 AI 技術を使ってこの問題にチャレンジするようです。
膵臓がんは、一般的に発見が難しいため、診断から5年後の生存率が11%と他のがんに比べ極端に低く、あらゆるがんの中で最も進行が早いとされています。
その要因として、膵臓が体の最深部に位置するため、がんが進行するまで自覚症状に乏しく自発的な検査に至りにくいこと、また、腹部超音波検査などの比較的簡易な画像検査では膵臓全体を描出することが困難で、がんの疑いがある部位の見極めが難しいことなどがあげられます。
そのため、膵臓がん患者の救命には、初期段階で膵臓がんを発見できるように検査機会を増やし、微小な疑いもくまなく画像所見として指摘できる技術の確立が急務となっています。
今回の共同研究では、造影剤を用いて対象の臓器を見やすく撮影した画像（以下、造影CT画像）だけでなく、非造影CＴ画像からでも、膵臓がんの疑いがある部位を検出するAI技術を確立し、膵臓がん患者の早期発見を支援します。
特に、非造影CT画像はコントラストが低いため、他の臓器との境界が不明瞭な膵臓自体の位置を特定することが困難で、さらに膵臓の中に存在するがんの部位の検出は非常に難しいことが課題です。
そこで、解剖学的な組織のつながりを考慮して前後の断面画像同士の連続性を推定し、画像内で、連続性の強い領域には前後の断面画像を含めた立体的な解析、弱い領域では平面的な解析を自動的に行うことで、膵臓の臓器領域（図1の黄色部分）の抽出と、その領域内でがんの疑いがある部位（図1の赤色部分）を検出するAI技術を開発します。
また、本AI技術を臨床現場に適用し、まずは初期の膵臓がんの典型的な所見でありながら発見が難しい腫瘤と膵管拡張の検出のほか、今後、嚢胞や膵臓の局所的な萎縮などの臨床的に経過観察が必要な所見の検出にも取り組み、技術の有効性を検証していきます。
これにより、正常な膵臓の見た目と微かに異なる膵臓がんおよびそのリスクが高い所見をCT画像上に示すことが可能となり、より効率的かつ確実な医師による目視での画像診断を実現することで、造影CTを含めたより詳細な検査につなげ2022年4月25日一般財団法人脳神経疾患研究所附属総合南東北病院富士通株式会社とともに、膵臓がんの早期発見を目指します。
膵臓がんを非造影CT画像から検出するAI技術の共同研究を開始：富士通株式会社、総合南東北病院
import matplotlib.pyplot as plt import glob import cv2 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.utils import to_categorical
こんな感じでPythonとDeep Learningを融合して、ニューラルネットワーク（tensorflow）なども駆使して開発するのでしょうね。問題は認識率（誤差）をどの程度に抑えることができるのかでしょうか。
