サイバネット、機械学習を用いた内視鏡診断システムの特許を取得

サイバネットシステムは2月7日、昭和大学と共同で出願していた機械学習を利用した内視鏡診断手法について特許が成立したことを発表した。

従来の内視鏡よりも拡大比率を向上させた超拡大内視鏡(EC:Endocytoscopy)により、消化管粘膜における細胞・核のリアルタイム観察が可能になり、病理診断に匹敵する高精度な内視鏡診断支援が可能になったが、この手法では、取得する画像の解釈に診断内容が左右されるため熟練者が診断を行う必要があった。

今回、開発された診断手法は、EC画像から自動抽出した細胞核について特徴付けを行うほか、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、機械学習手法「SVM(Support Vector Machine)」を用いて病理診断予測を支援するというもので、サイバネットでは、同システムを活用することで医師の熟練度に依存しない診断を支援することができるようになるとしている。