画像認識技術による医療診断支援
国立研究開発法人

産業技術総合研究所
人工知能研究センター坂無英徳
2016年10月26日

プロフィール
産業技術総合研究所は1882年に設立された農商務省地質調査所を起源とする公的研究機関です。
2001年、通商産業省工業技術院傘下の15研究所と計量教習所が統合再編され、国立研究開発法人として、活動しています。
国立研究開発法人

産業技術総合研究所

通商産業省

工業技術院
2016/10/26

北海道工業技術研究所
東北工業技術研究所
産業技術融合領域研究所
計量研究所
機械技術研究所
物質工学工業技術研究所
生命工学工業技術研究所
電子技術総合研究所
地質調査所
資源環境技術総合研究所
名古屋工業技術研究所
大阪工業技術研究所
中国工業技術研究所
四国工業技術研究所
九州工業技術研究所
計量教習所（通産省）

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

22産業技術総合研究所 - 研究組織
７つの「領域」

2016/10/26

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

3

人工知能研究センターの体制• 2015年5月1日設立、産総研臨海副都心センター＋つくばセンター• クロスアポイントメント、客員・招聘研究員、Research Assistant 等を活用して、国内外の大学・企業から研究者の参画を得る• 優れた技術を実用現場に橋渡しするハブ機能と人材育成• 社会実装を進める企画チームの設置

国内外の大学・企業からの参画、連携
産総研の研究ユニットとの連携
2016/10/26

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4人工知能応用研究Tの研究テーマ①社会インフラ等の監視・メンテナンス支援

社会インフラ用サービス
プラットフォーム
医療・見守り用サービス
プラットフォーム

②医療・ヘルスケア分野における診断・見守り支援
2016/10/26

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

5研究開発の背景• がん患者の増加 と 医療格差

– 2016年は罹患予測数が100万人を突破– 地域格差、診療科格差、経済格差⇒ 医師の数は増えても不足が解消されない• デジタル化のもたらした新たな課題– 情報爆発：医師（人間）には処理不可能なデータ量
異変部位の自動検出– さらなる医師の負担増
びらんの疑い
重症度スコア：0.3• 人工知能技術による医療診断支援
2016/10/26– 医師の負担軽減– 医療データの有効活用【類似症例】○○○○○＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋○○○○○＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋○○○○○＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋

類似症例の検索・提示

診断支援システムイメージ

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

7病理診断支援：研究背景・動機
 がん患者数の増加（※１）• 罹患者数: 851,537人（2011年、2002年比+49%）
死亡者数: 357,305人 (同+17%)

 医師不足による膨大な業務負担• 病理診断の場合…

• 検査数: 2,765万件/年（※２）• 病理専門医数: 1,605人（うち54%が50歳以上）（※３）• 年中無休でも47.２件/人日

見落としや診断ミスの増加が懸念⇒コンピュータによる診断支援や補助の必要性（※１）国立がん研究センターがん対策情報センター調べ（※２）上原, "病理医の現状と展望", 信州医誌, 58(2), 51-55, 2010（※３）厚生労働省, "平成24年(2012) 医師・歯科医師・薬剤師調査の概況"
2016/10/26電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

8病理診断支援システムの開発
病理診断：高度ながん医療に不可欠– 最終診断を行い、手術範囲や治療方針の決定に関与– 人体から採取された組織を薄切、染色して作られる標本を顕微鏡で観察

核（青紫）

細胞質（ピンク）

正常（非がん）2016/10/26

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がん9

HLAC特徴に基づく異常検出
たくさんの正常画像を「普通」として学び、「普通ではない画像」を異常として検出
パターン
空間

HLAC＋多変量解析

特徴空間

認識（識別）HLAC特徴量

正常画
像

正常

HLAC特徴量
HLAC特徴量
HLAC特徴量
HLAC特徴量

正常
部分空間「普通」を学ぶため多数の正常画像からHLAC特徴を抽出
2016/10/26

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概念集合（がん／非がん）

正常なサンプルが共通して持つ
性質
正常から離れた情報を持つ画像を「異常」と判定

異常10

実験結果１システムの判定結果

がん画像をすべて検出

非がん

見落とし→ ゼロ (0/24)
過検出 → 4% (2/50)

正解■非がん画像
■がん画像
がん

非がん

非がんがん

異常正常
1
2016/10/26

357

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73
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11Whole Slide Imaging
病理診断等で用いられるガラススライドを、高速・高解像度でデジタル画像に変換するシステム（バーチャルスライドやスライドスキャナとも呼ばれる）• データの複製・共有
データベース化が容易• 標本が劣化しない• 保管コスト低減• ネットワーク伝送⇒遠隔診断• データサイズが巨大• 最大20億(≒4.5万2)画素（1スライドあたり600MB超）• 普通のビューアでは開けない• 医師数は増えないので、データが増えると負担増大

オリンパス VS120 http://www.olympus.co.jp/jp/lisg/bio-micro/product/vs120
2016/10/26

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12実験結果１← 検出結果●= 異常が疑われる領域

Whole Slide Image (x20)5888x4864画素（約2.9x2.4mm）

医師による →
診断結果
2016/10/26

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13目指す人工知能技術の活用方式
医師と共存し、診断を支援するシステム○ スクリーニングによる医師の負荷軽減と業務効率向上？

正常？

がん組織を明らかに含まない画像は、自動的に「正常」と判定疑わしい画像だけを医師が診断○ ダブルチェックによる見落としの防止（診断精度の向上）？
2016/10/26

正常？

見落としがないことを確認

異常
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14

研究背景
【小腸】
• 栄養の吸収において最重要• 暗黒の臓器– 口からも肛門からも遠い– 長く、曲がりくねって、動きやすい• ダブルバルーン内視鏡– 苦痛など、患者への大きな負担• カプセル内視鏡– カメラ、照明、送信機、バッテリー 内蔵– 患者へ苦痛が極めて少ない– 日本では2007年に薬事承認
Copyright 2001 - 2012 Given Imaging Ltd. All Rights
Reserved.

2016/10/26

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15

カプセル内視鏡検査の課題
１回の検査映像:
50,000フレーム以上（2～6fps、約8時間）
数十分から数時間の時間をかけて医師が観察および診断
長い診断時間、大きな心理的負担⇒診断ミス（見落し）の危険性、業務効率の低下
コンピュータによる診断支援≒異常（病変）箇所の自動検出など→ 診断の質の向上、医師の負担軽減、診断時間の短縮

2016/10/26

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17実験データ■学習データ (510 x 510 pixels 24bit bmp )異常のない画像(正常腸壁270枚、正常管腔90枚、合計360枚）■テストデータ(510 x 510 pixels 24bit bmp )学習データ(参照グループ)
Group 1. 正常腸壁
Group 2. 正常管腔
Group 3. 残渣Group 4. 泡Group 5. 腫瘍（Cronkhite-Canada Syndrome）

2016/10/26

360枚
169枚
252枚
120枚
152枚
291枚

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正常異常

18

実験結果
学習済み

未学習

正常

異常

Threshold = μ+3σ

 異常（残渣、腫瘍）の識別に成功 さらなる性能向上• 微小な異常の検出• その他の異常（出血、びらん、潰瘍など）の検出

2016/10/26

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内視鏡検査【内視鏡】自然の、または外科的に作られた開口を通じて体腔内に導入し、検査・診断・治療などを行う、観察手段と治療手段をもった医療用器具[1]
患者に苦痛を与えない操作、異常を見落とさない観察、正確な診断の全てを同時に行うため、高度な手技が必要とされる• 上部消化管内視鏡（胃カメラ）• 下部消化管内視鏡（大腸内視鏡）• カプセル内視鏡• 気管支内視鏡[1] 特許でわかる医療用診断器具より
2016/10/26

上部消化管内視鏡富士フイルム EG-580RD<http://www.fujifilm.co.jp/corporate/news/articleffnr_0719.html>

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20大腸内視鏡検査• 対象：潰瘍性大腸炎– 1975年から難病指定、患者数は11万人（2009時点）– 広い範囲の粘膜の炎症により、下痢・血便・貧血・腹痛など⇒ QOLの著しい低下– 発症ピークは20代後半– 重症時にがんの合併を伴うリスク

がん早期発見のため症状の客観的指標の確立が急務「

2016/10/26」と「」

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21重症度分類

過去の症例画像DBに基づいて基準を学習し、検査画像を重症度別に自動分類
検査画像
前処理
＆
特徴抽出

(1)画像前処理

S4

機械学習

S3

特徴抽出

S2

前処理

2016/10/26

S1(2)学習フェーズ

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー(3)検査フェーズ
22

類似症例検索

検査対象画像に似た症例を自動検索
学習フェーズ教師画像（診断ずみ）(1) 症例DBの構築

血管・粘膜凹凸強調処理
統計的・幾何学的特徴抽出
多変量解析による判別モデル構築（画像＆特徴量）

2016/10/26

検索フェーズ𝑣𝑣𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡(2)検索要求

𝑣𝑣4𝑣𝑣
3𝑣𝑣
2𝑣𝑣1

対象画像

（検索キー）

類似症例(3)検索結果(4)症例DBの更新

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

23

潰瘍性大腸炎症例の検索結果

2016/10/26

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

24

内視鏡診断支援システム（プロトタイプ）

大腸粘膜の病態を内視鏡画像の情報から判別「重症度分類」と「類似症例画像検索」

内視鏡検査装置

診断支援システム
2016/10/26

粘膜の炎症状況を分類

症例DB(１) 重症度分類

雰囲気が似ている
画像を検索

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー(２) 類似症例検索（画像・診療履歴）25

乳腺超音波検査
皮膚・脂肪
乳腺組織⇒乳がんは此処で発生筋肉・肋骨

乳腺密度に影響されにくい
被曝なし（妊婦でも検査可）
診断精度は検査者の経験や技量に大きく依存
コンピュータによる検査支援への期待

課題：多くの粒状ノイズ、不明瞭な輪郭⇒形だけでなく動きの認識も必要

2016/10/26

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

26

実験結果
被験者A

病変

被験者B

病変
過検出

ではなかった2016/10/26

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27

手法の概要「匠の眼」を持つシステムの実現を目指す
動いている
原虫は…24匹
動画ファイル

高い専門性
過大な労力・時間自動化

学習ステップ

動画像
訓練用データ2016/10/26

動画像から素早く推定

特徴抽出＋
多変量解析

計数ステップ

回帰モデル

当てはめ

推定数

CHLAC特徴量

検査対象
データ

CHLAC特徴量

CHLAC特徴量

CHLAC特徴量

CHLAC特徴量
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28

「動く原虫」の例
30

110

10～30um

850

2016/10/26

4000

電気通信大学 脳科学ライフサポート研究センターセミナー

11000

29

実験１
• 「原虫の個体数推定」• 使用データ– マウス脳由来繊維芽細胞内で増殖したT. cruzi
Tulahuen株の培養上清を撮影した動画像（長崎大学熱帯医学研究所から提供）– 11種類の原虫数：30, 50, 110, 220, 380, 850,1100, 2100, 4000, 8000, 11000– 2種類の動画像：同一上清において、上部および下部に焦点を合わせて撮影• 手順– 上部動画で学習→下部動画で推定（逆も実施）

2016/10/26

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実験結果

推定値にバラツキは見られるが、その中央値は高い精度で実測値と一致←外れ値← a+1.5x(b-a)←第３四分位数(=b)←中央値←第１四分位数(=a)

推定値← a-1.5x(b-a)

実測値
2016/10/26

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