大腸CTアカデミア　人工知能（AI）はカプセルの位置を推定できる！？: 大腸CTアカデミア

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2020年09月30日

大腸CTアカデミア　人工知能（AI）はカプセルの位置を推定できる！？

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大腸CT検査技師認定制度がはじまりました！！

類似の認定制度が発足したそうです。
混合しないようご留意ください。

日本消化器がん検診学会の大腸CT検査技師認定制度は
・60年以上の歴史がある学会で実施しており継続性が高いです。
・5年以上かけて十分に議論・審議されてきた制度です。
・施設認定制度があります。
・制度を運営している大腸CT検査技師認定委員会は診療放射線技師と医師の双方が参加してます。

日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆

PubMedから、今日のつぶやき－ 817 －

Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.

それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。

今回より本文の気になるところを取り上げていきます。

【背景】
大腸カプセル内視鏡検査が不完全になるのは、腸管前処置の不良に起因することは少なく、その多くがバッテリ稼働時間内に全大腸を通過できないことに起因している。

不完全な大腸カプセル内視鏡検査で観察ができない大腸区分の多くが遠位測腸管であり、一方で内視鏡挿入不能で観察ができなかった大腸区分の多くは近位測腸管である。

これら2つの不完全となった検査を組み合わせることで、全大腸がん観察できない患者をゲラすことは可能だと推測される。

ただし、2つの検査で観察ができた腸管部分が明らかに重複していることを画像で確実に判断する必要がある。

画像処理技術の開発により、人工知能（AI）ソリューションが推進され、カプセルの位置を推定できるようになった(16-18)。

これにより、内視鏡医はカプセルの位置と、病変の治療部位や精検部位を同定することが可能となった。

（補足）
文献16-18は下記です。
16. Herp, J, et al. Movement estimation for capsule endoscopy videos based on feature points tracking. Submitted to Artificial Intelligence in Medicine 2020.
17. Wahid, K, et al. A localization algorithm for capsule endoscopy based on feature point tracking. In: 2016 International Conference on Medical Engineering, Health Informatics and Technology (MediTec). IEEE, 2016, pp. 1–5.
18. Bao, G,et al. Hybrid localization of microrobotic endoscopic capsule inside small intestine by data fusion of vision and RF sensors. IEEE Sensors J 2015; 15: 10.

（感想）
上記のカプセルの位置情報の正確性について気になりますね。このあたり不勉強なのでご存じの方はご教示ください。

それでは、また。

原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/

ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。

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