深層学習を用いた人工知能による超早期爪部メラノーマ診断システムの構築

概要

研究成果の概要（和文）：
2007年から2020年に信州大学医学部附属病院外来を受診した爪甲色素線条病変部位のダーモスコピー写真を試料として用いた。症例ごとの臨床情報を調査しデータクリーニングののちに、症例画像ごとに正解ラベル付けまたはアノテーションを行った。画像集団を、学習用、バリデーション用、検証用の各データセットに分割した。学習用画像データセットを用いて汎用ディープラーニング・ツールを用いて初期分類機を作成した。検証用データに対する分類性能を評価した。

研究成果の学術的意義や社会的意義
希少疾患である爪部メラノーマの初期症状である爪甲色素線条を、その他の原因で生じる爪甲色素線条と臨床的に区別するための補助となるプログラムを作成した。既に海外で報告されているAIプログラムの性能を上回ることができたが、それは主に組み入れ対象の調整による影響が大きいと考えられた。希少疾患のAI作成では学習データ不足が問題となり、全国的なデータ収集体制とともにAI分類機作成にあたっての技術的な工夫が必要である。

研究成果の概要（英文）：
Dermoscopy photographs of melanonychia visited at the outpatient clinic of Shinshu University Hospital between 2007 and 2020 were used as samples. Clinical information for each case was investigated and data cleaning was performed, followed by correct labeling or annotation for each case image. The image population was divided into training, validation, and verification datasets. The training image dataset was used to create an initial classifier using a general-purpose deep learning tool. We evaluated the classification performance on the validation data.

キーワード： 爪甲色素線条 人工知能 メラノーマ

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