研究者詳細 - 小田　昌宏

論文 - 小田　昌宏

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Current status and future perspective on artificial intelligence for lower endoscopy 査読有り

Misawa M., Kudo S.E., Mori Y., Maeda Y., Ogawa Y., Ichimasa K., Kudo T., Wakamura K., Hayashi T., Miyachi H., Baba T., Ishida F., Itoh H., Oda M., Mori K.

Gastroenterological Endoscopy 63 巻 ( 7 ) 頁： 1402 - 1416 2021年1月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Gastroenterological Endoscopy

The global incidence and mortality rate of colorectal cancer remains high. Colonoscopy is regarded as the gold standard examination for detecting and eradicating neoplastic lesions. However, there are some uncertainties in colonoscopy practice that are related to limitations in human performance. First, approximately one-fourth of colorectal neoplasms are missed on a single colonoscopy. Second, it is still difficult for nonexperts to perform adequately regarding optical biopsy. Third, recording of some quality indicators (e.g. cecal intubation, bowel preparation, and withdrawal speed）which are related to adenoma detection rate, is sometimes incomplete. With recent improvements in machine learning techniques and advances in computer performance, artificial intelligence-assisted computer-aided diagnosis is being increasingly utilized by endoscopists. In particular, the emergence of deep-learning, data-driven machine learning techniques have made the development of computer-aided systems easier than that of conventional machine learning techniques, the former currently being considered the standard artificial intelligence engine of computer-aided diagnosis by colonoscopy. To date, computer-aided detection systems seem to have improved the rate of detection of neoplasms. Additionally, computer-aided characterization systems may have the potential to improve diagnostic accuracy in real-time clinical practice. Furthermore, some artificial intelligence-assisted systems that aim to improve the quality of colonoscopy have been reported. The implementation of computer-aided system clinical practice may provide additional benefits such as helping in educational poorly performing endoscopists and supporting real-time clinical decision-making. In this review, we have focused on computer-aided diagnosis during colonoscopy reported by gastroenterologists and discussed its status, limitations, and future prospects.

DOI： 10.11280/gee.63.1402

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第1回JSCAS AI Challenge開催報告招待有り

森健策, 小田昌宏, 平尾彰浩, 澁澤喜人, 竹下修由, 伊藤雅昭

日本コンピュータ外科学会誌 23 巻 ( 2 ) 頁： 74 - 75 2021年

ディープラーニングによる物体検出：膀胱内視鏡における膀胱癌診断

牟田口淳, 小田昌宏, 小林聡, 猪口淳一, 森健策, 江藤正俊

生体医工学 59 巻 ( 0 ) 頁： 299 - 299 2021年

記述言語：日本語出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

<p>【背景】膀胱癌は経尿道手術後に再発が多い腫瘍であり、膀胱鏡での腫瘍の見落としが原因とされている。従来の白色光(WLI)に加え、NBIは腫瘍検出の精度が改善する報告があるが、検者の経験に依存するため、再現性・客観性が乏しいことが課題である。近年、客観的な診断ツールとして人工知能(AI)が活用されているが、膀胱鏡においてAIによる腫瘍検出の研究はあまり行われていない。今回、我々はWLI/NBI膀胱鏡画像を用いて、AIによる腫瘍検出の精度を検証した。【方法】2019年12月から2020年11月まで、経尿道的膀胱腫瘍切除術(TURBT)の際に、WLI/NBIを用いて観察を行った症例の手術動画から膀胱鏡画像を作成し、腫瘍を含む画像を腫瘍画像、腫瘍を含まない画像を正常画像と定義した。腫瘍画像を学習データ、テストデータに分類し、AIによる感度、特異度、陽性的中率を評価した。AIでの物体検出はtiny-YOLOを用い、医師個人のコンピューター上で環境構築を行った。【結果】腫瘍画像(WLI:809枚、NBI:684枚)をそれぞれtiny-YOLOで学習を行い、腫瘍画像(WLI:280枚、NBI:87枚)と正常画像(WLI:104枚、NBI:104枚)で精度検証を行った。AIによる物体検出の感度/特異度/陽性的中率は、WLIで84.6%/76.9%/90.8%、NBIで78.1%/97.1%/95.8%であった。【結論】膀胱鏡画像において、AIにより比較的良好に腫瘍検出が可能であった。更なる精度改善、リアルタイム検出への課題について、文献的考察を加え報告する。</p>

DOI： 10.11239/jsmbe.Annual59.299

深層学習による画像認識入門（2） GPU 環境構築と画像の領域分割招待有り

原武史, 小田昌宏

Medical Imaging Technology 39 巻 ( 3 ) 頁： 124 - 130 2021年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：日本医用画像工学会

<p>深層学習において本格的な実験や研究を行うためには，GPUを使った環境構築が必要となる．これは，CPUのみで計算した場合と比較して数十倍の計算速度が得られるためである．今回の講座では，GPU環境の構築方法を説明し，画像の領域分割を例にして，計算時間がどの程度変化するかを明らかにする．同時に，U-Netを用いた領域分割の方法，その正解データの構築についても言及する．</p>

DOI： 10.11409/mit.39.124

特集／説明可能なAIの実現に向けて―序文― 招待有り

藤吉弘亘, 小田昌宏

Medical Imaging Technology 39 巻 ( 3 ) 頁： 97 - 98 2021年

Robust endocytoscopic image classification based on higher-order symmetric tensor analysis and multi-scale topological statistics 査読有り

Hayato Itoh, Yukitaka Nimura, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shin-Ei Kudo, Kinichi Hotta, Kazuo Ohtsuka, Shoichi Saito, Yutaka Saito, Hiroaki Ikematsu, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kensaku Mori

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 15 巻 ( 12 ) 頁： 2049 - 2059 2020年12月

Synthetic laparoscopic video generation for machine learning-based surgical instrument segmentation from real laparoscopic video and virtual surgical instruments 査読有り

Ozawa Takuya, Hayashi Yuichiro, Oda Hirohisa, Oda Masahiro, Kitasaka Takayuki, Takeshita Nobuyoshi, Ito Masaaki, Mori Kensaku

COMPUTER METHODS IN BIOMECHANICS AND BIOMEDICAL ENGINEERING-IMAGING AND VISUALIZATION 2020年11月

大腸鏡画像にYOLO-v3を用いた、穿孔の検出と局在化の比率損失設計に関する予備的研究(Preliminary Study of Loss-Functions Design for Detection and Localization of Perforations with YOLO-v3 in Colonoscopic Images)

蒋凱, 伊東隼人, 小田昌宏, 奥村大志, 森悠一, 三澤将史, 林武雅, 工藤進英, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌 22 巻 ( 4 ) 頁： 348 - 349 2020年11月

SUN database 大腸ポリープ自動検出器の精度評価に向けた試験用画像

伊東隼人, 三澤将史, 森悠一, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌 22 巻 ( 4 ) 頁： 346 - 347 2020年11月

【多元計算解剖学の診断・治療・医工学への展開】人工知能に基づく医療機器EndoBRAINの臨床導入薬事承認取得・保険算定への挑戦

森悠一, 工藤進英, 三澤将史, 伊東隼人, 小田昌宏, 森健策

MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY 38 巻 ( 5 ) 頁： 213 - 216 2020年11月

腹腔鏡動画像用オンラインアノテーションツールの開発

屠芸豪, 伊東隼人, 小澤卓也, 小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌 22 巻 ( 4 ) 頁： 306 - 307 2020年11月

Artificial Intelligence System to Determine Risk of T1 Colorectal Cancer Metastasis to Lymph Node. 査読有り

Kudo SE, Ichimasa K, Villard B, Mori Y, Misawa M, Saito S, Hotta K, Saito Y, Matsuda T, Yamada K, Mitani T, Ohtsuka K, Chino A, Ide D, Imai K, Kishida Y, Nakamura K, Saiki Y, Tanaka M, Hoteya S, Yamashita S, Kinugasa Y, Fukuda M, Kudo T, Miyachi H, Ishida F, Itoh H, Oda M, Mori K

Gastroenterology 2020年9月

Prediction of dose distribution from luminescence image of water using a deep convolutional neural network for particle therapy 査読有り

Takuya Yabe, Seiichi Yamamoto, Masahiro Oda, Kensaku Mori, Toshiyuki Toshito, Takashi Akagi

MEDICAL PHYSICS 47 巻 ( 9 ) 頁： 3882 - 3891 2020年9月

大腸内視鏡における穿孔の自動検出および位置推定に関する予備的検討

蒋凱, 伊東隼人, 小田昌宏, 奥村大志, 森悠一, 三澤将史, 林武雅, 工藤進英, 森健策

日本医用画像工学会大会予稿集 39回巻頁： 29 - 29 2020年9月

位置特徴量とマルチスケール特徴量による胃壁マイクロCT像からの胃壁の層構造及び腫瘍の抽出

御手洗翠, 小田紘久, 杉野貴明, 守谷享泰, 伊東隼人, 小田昌宏, 小宮山琢真, 古川和宏, 宮原良二, 藤城光弘, 森雅樹, 高畠博嗣, 名取博, 森健策

日本医用画像工学会大会予稿集 39回巻頁： 569 - 572 2020年9月

記述言語：日本語出版者・発行元：日本医用画像工学会

本稿では,Spherical K-means(SpK)により抽出された複数スケールの特徴量と位置特徴量を用いた胃壁μCT画像からの粘膜層,粘膜下層,筋層及び腫瘍の抽出手法について報告する.胃壁のμCT画像から解剖学的構造を抽出することで腫瘍の立体構造把握が可能である.従来手法では複数スケールの特徴抽出フィルタをSpKによって学習し,パッチから特徴抽出を行った.その後得られた特徴量に基づいてSVMによって分類を行っていた.しかし,SpKにより生成された特徴抽出フィルタは濃度値に基づく特徴量を抽出するため,粘膜層と筋層のように濃度値が類似した領域同士の特徴量が近しい値になる.本手法ではSpKにより得られる複数スケールの特徴量にパッチの位置特徴量を追加して分類する事によって,濃度値に基づく特徴量では分類できない領域の分類を可能にする.パッチの位置特徴量としてパッチの中心座標を用いる.本手法を胃壁μCT像に適用した結果,粘膜層,粘膜下層,筋層及び腫瘍の抽出に対するDICE係数は68.3%,63.2%,82.2%,69.1%であった.特に従来手法と比べ,腫瘍の抽出に対するDICE係数は26.1%向上した.(著者抄録)

researchmap

A visual SLAM-based bronchoscope tracking scheme for bronchoscopic navigation 査読有り

Cheng Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Benjamin Villard, Takayuki Kitasaka, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hirotoshi Honma, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 15 巻 ( 10 ) 頁： 1619 - 1630 2020年8月

Development of a computer-aided detection system for colonoscopy and a publicly accessible large colonoscopy video database (with video). 査読有り

Misawa M, Kudo SE, Mori Y, Hotta K, Ohtsuka K, Matsuda T, Saito S, Kudo T, Baba T, Ishida F, Itoh H, Oda M, Mori K

Gastrointestinal endoscopy 2020年7月

A deformable model for navigated laparoscopic gastrectomy based on finite elemental method 査読有り

Chen Tao, Wei Guodong, Xu Lili, Shi Weili, Xu Yikai, Zhu Yongyi, Hayashi Yuichiro, Oda Hirohisa, Oda Masahiro, Hu Yanfeng, Yu Jiang, Jiang Zhengang, Li Guoxin, Mori Kensaku

MINIMALLY INVASIVE THERAPY & ALLIED TECHNOLOGIES 29 巻 ( 4 ) 頁： 210 - 216 2020年7月

Artificial Intelligence-assisted System Improves Endoscopic Identification of Colorectal Neoplasms 査読有り

Kudo Shin-ei, Misawa Masashi, Mori Yuichi, Hotta Kinichi, Ohtsuka Kazuo, Ikematsu Hiroaki, Saito Yutaka, Takeda Kenichi, Nakamura Hiroki, Ichimasa Katsuro, Ishigaki Tomoyuki, Toyoshima Naoya, Kudo Toyoki, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

CLINICAL GASTROENTEROLOGY AND HEPATOLOGY 18 巻 ( 8 ) 頁： 1874 - + 2020年7月

PREDICTION OF LYMPH NODE METASTASIS IN T2 COLORECTAL CANCER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE -PROPOSAL OF AN INDICATION FOR FUTURE FULL-THICKNESS ENDOSCOPIC RESECTION- 査読有り

Ichimasa Katsuro, Kudo Shinei, Benjamin Villard, Nakahara Kenta, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Yasuharu Maeda, Toyoshima Naoya, Ogata Noriyuki, Kudo Toyoki, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Miyachi Hideyuki, Sawada Naruhiko, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Ishida Fumio

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 91 巻 ( 6 ) 頁： AB43 - AB43 2020年6月

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<小田 昌宏>

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