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Highly accurate artificial intelligence systems to predict the invasion depth of gastric cancer: efficacy of conventional white-light imaging, nonmagnifying narrow-band imaging, and indigo-carmine dye contrast imaging

Author

Nagao S.,Tsuji Y.,Sakaguchi Y.,Takahashi Y.,Minatsuki C.,Niimi K.,Yamashita H.,Yamamichi N.,Seto Y.,Tada T.,Koike K.

Journal Title

Gastrointestinal Endoscopy

Publication Year

2020

Topics

#Convolutional neural network
#Artificial intelligence(AI)
#Artificial intelligence system

Summary

This study aimed to evaluate the efficacy of novel artificial intelligence (AI) systems in predicting the invasion depth of gastric cancer (GC). AI systems based on ResNet50 were developed using 16,557 endoscopic images of GC, and their performance in predicting invasion depth was assessed using white-light imaging, narrow-band imaging, and indigo-carmine dye contrast imaging. The developed AI systems demonstrated high accuracy, with the white-light imaging-based system achieving an accuracy of 94.5%.

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Application of convolutional neural networks for evaluating the depth of invasion of early gastric cancer based on endoscopic images

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Using deep learning with convolutional neural network approach to identify the invasion depth of endometrial cancer in myometrium using mr images: A pilot study

Dong H.C.,Dong H.K.,Yu M.H.,Lin Y.H.,Chang C.C. · 2020

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A deep residual learning network for predicting lung adenocarcinoma manifesting as ground-glass nodule on CT images

Gong J.,Liu J.,Hao W.,Nie S.,Zheng B.,Wang S.,Peng W. · 2020

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Classification for invasion depth of esophageal squamous cell carcinoma using a deep neural network compared with experienced endoscopists

Nakagawa K.,Ishihara R.,Aoyama K.,Ohmori M.,Nakahira H.,Matsuura N.,Shichijo S.,Nishida T.,Yamada T.,Yamaguchi S.,Ogiyama H.,Egawa S.,Kishida O.,Tada T. · 2019

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Development and validation of an artificial intelligence-based system for predicting colorectal cancer invasion depth using multi-modal data

Yao L.,Lu Z.,Yang G.,Zhou W.,Xu Y.,Guo M.,Huang X.,He C.,Zhou R.,Deng Y.,Wu H.,Chen B.,Gong R.,Zhang L.,Zhang M.,Gong W.,Yu H. · 2023

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Neurosurgery Reimagined: How AI is Redefining Patient Care and Surgical Excellence

Mansour, Moustafa A.; El-Salamoni, Mohamed Abdel-Fattah; Zohney, Michael; Elshaer, Ahmed M.; Abdelwahab, Moataz; Aziz, Mohamed M.; Ayoub, Basim; Mostafa, Hamdi Nabawi; El-Samman, Amr · 2025

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Application of Artificial Intelligence in Early Gastric Cancer Diagnosis.

Xiao Z; Ji D; Li F; Li Z; Bao Z · 2022

Digestion

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A deep learning-based model improves diagnosis of early gastric cancer under narrow band imaging endoscopy

Tang, Dehua; Ni, Muhan; Zheng, Chang; Ding, Xiwei; Zhang, Nina; Yang, Tian; Zhan, Qiang; Fu, Yiwei; Liu, Wenjia; Zhuang, Duanming; Lv, Ying; Xu, Guifang; Wang, Lei; Zou, Xiaoping · 2022

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Use of Artificial Intelligence in the Prediction of Malignant Potential of Gastric Gastrointestinal Stromal Tumors

Seven, Gulseren; Silahtaroglu, Gokhan; Kochan, Koray; Ince, Ali Tuzun; Arici, Dilek Sema; Senturk, Hakan · 2022

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A novel artificial intelligence-based endoscopic ultrasonography diagnostic system for diagnosing the invasion depth of early gastric cancer.

Uema R; Hayashi Y; Kizu T; Igura T; Ogiyama H; Yamada T; Takeda R; Nagai K; Inoue T; Yamamoto M; Yamaguchi S; Kanesaka T; Yoshihara T; Kato M; Yoshii S; Tsujii Y; Shinzaki S; Takehara T · 2024

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A lesion-based convolutional neural network improves endoscopic detection and depth prediction of early gastric cancer

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Journal of Clinical Medicine

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Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for diagnosis of early gastric cancer based on magnifying endoscopy with narrow-band imaging

Ueyama H.,Kato Y.,Akazawa Y.,Yatagai N.,Komori H.,Takeda T.,Matsumoto K.,Ueda K.,Matsumoto K.,Hojo M.,Yao T.,Nagahara A.,Tada T. · 2021

Journal of Gastroenterology and Hepatology (Australia)

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Endoscopic Artificial Intelligence for Image Analysis in Gastrointestinal Neoplasms.

Kikuchi R; Okamoto K; Ozawa T; Shibata J; Ishihara S; Tada T · 2024

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An artificial intelligence system for comprehensive pathologic outcome prediction in early gastric cancer through endoscopic image analysis (with video)

Lee, Seunghan; Jeon, Jiwoon; Park, Jinbae; Chang, Young Hoon; Shin, Cheol Min; Oh, Mi Jin; Kim, Su Hyun; Kang, Seungkyung; Park, Su Hee; Kim, Sang Gyun; Lee, Hyuk-Joon; Yang, Han-Kwang; Lee, Hey Seung; Cho, Soo-Jeong · 2024

GASTRIC CANCER

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Objective Assessment of the Utility of Chromoendoscopy with a Support Vector Machine.

Ogawa R; Nishikawa J; Hideura E; Goto A; Koto Y; Ito S; Unno M; Yamaoka Y; Kawasato R; Hashimoto S; Okamoto T; Ogihara H; Hamamoto Y; Sakaida I · 2019

Journal of gastrointestinal cancer

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Application of artificial intelligence using convolutional neural networks in determining the invasion depth of esophageal squamous cell carcinoma

Tokai, Yoshitaka; Yoshio, Toshiyuki; Aoyama, Kazuharu; Horie, Yoshimasa; Yoshimizu, Shoichi; Horiuchi, Yusuke; Ishiyama, Akiyoshi; Tsuchida, Tomohiro; Hirasawa, Toshiaki; Sakakibara, Yuko; Yamada, Takuya; Yamaguchi, Shinjiro; Fujisaki, Junko; Tada, Tomohiro · 2020

ESOPHAGUS

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Real-time assessment of video images for esophageal squamous cell carcinoma invasion depth using artificial intelligence

Shimamoto Y.,Ishihara R.,Kato Y.,Shoji A.,Inoue T.,Matsueda K.,Miyake M.,Waki K.,Kono M.,Fukuda H.,Matsuura N.,Nagaike K.,Aoi K.,Yamamoto K.,Inoue T.,Nakahara M.,Nishihara A.,Tada T. · 2020

Journal of Gastroenterology

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(공유)학부생 연구 인턴 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.
- # Internship
- # Medical education
수의진단영상학 및 실습 수의과대학 수의학과
전필 / 학사
진보된 영상기법인 초음파, 특수 조영법, 전산화 단층촬영, 자기 공명상, 핵의학 등의 기초 원리 및 임상적용에 대해 이해하고, 이를 통해 일반 방사선 촬영에서 얻은 정보와 함께 더욱 정확한 진단에 도달할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 한다.
- # Magnetic-resonance imaging
- # Medical physics
- # Nuclear medicine
딥러닝 치과의료 응용 치과대학 치의과학과
전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)
- # Deep learning
- # Dentistry
- # Convolutional neural network
(공유)인공지능시스템 설계 프로젝트 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
본 과정에서는 인공지능에 대한 개요 및 deep learning에 대해 이해하며 TensorFlow 개념 및 기초 programming 실습을 진행한다. 그리고 Deep Learning 기반 Object Detection 방법과 무인점포 개발 응용을 위한 학습 trainset 자동 생성 방법을 실습을 통해 익힌다. 또한 AI Chip이 내장된 NPU 가속기 Board와 nVidia Jetson TX2 Board를 이용하여 YOLO V3 Object Detection 실습을 진행한다. 마지막으로 nVidia CUDA를 이용한 GPU Programming 개념 및 병렬 Programming 실습을 통해 GPU 구조에 대해 배운다.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Cuda
- # Deep learning
인공지능시스템 설계 프로젝트 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 학사
본 과정에서는 인공지능에 대한 개요 및 deep learning에 대해 이해하며 TensorFlow 개념 및 기초 programming 실습을 진행한다. 그리고 Deep Learning 기반 Object Detection 방법과 무인점포 개발 응용을 위한 학습 trainset 자동 생성 방법을 실습을 통해 익힌다. 또한 AI Chip이 내장된 NPU 가속기 Board와 nVidia Jetson TX2 Board를 이용하여 YOLO V3 Object Detection 실습을 진행한다. 마지막으로 nVidia CUDA를 이용한 GPU Programming 개념 및 병렬 Programming 실습을 통해 GPU 구조에 대해 배운다.
- # Internet of things
- # Systems design
- # System software
인공지능 조경설계 스튜디오 환경대학원 환경설계학과
전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Landscape design
- # Studio
맞춤형 대규모언어모델 가속기 설계 알고리즘-하드웨어 통합 접근 공과대학 조선해양공학과
전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.
- # Field-programmable gate array
- # Inference engine
- # Algorithm
통신공학특강 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.
- # Communication
- # Encryption
- # Cryptography
인지과학연습 2 인문대학 협동과정 인지과학전공
전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.
- # Cognitive science
- # Cognition
원격탐사 공과대학 건설환경공학부
전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.
- # Remote sensing
- # Software
- # Computer Science
딥러닝 치과의료 실습 치과대학 융합치의학과
전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 알고리즘을 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에 적용하여 자동적 영역분할, 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 방법을 실습함. 치과영상 데이터의 annotation 방법, 신경망 학습, 테스트 및 모델의 성능분석 등을 디지털 치과 데이터를 실제 컴퓨터 서버에 탑재하고 실습하여, 학생 스스로 딥러닝을 이용하여 치과영상을 분석할 수 있는 능력을 제공함. Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Building Blocks of Neural Networks Diving Deep into Neural Networks Fundamentals of Machine Learning Deep Learning for Computer Vision Deep Learning with Sequence Data and Text Generative Networks
- # Deep learning
- # Dentistry
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맞춤형 대규모언어모델 가속기 설계 알고리즘-하드웨어 통합 접근 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.
- # Field-programmable gate array
- # Inference engine
- # Algorithm
실험심리세미나 사회과학대학 심리학과
전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.
- # Psychology
- # Experimental psychology
- # Perception
기초연구를 위한 자기공명분광 – 이론과 실습 의과대학 의과학과
전선 / 대학원
자기공명분광(Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS))을 활용하여 여러 질병들의 발병기전 및 진화에 대한 기초연구를 수행할 수 있는 지식(이론과 실습)을 습득함. 이론은, 다양한 신경 정신질환과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 myo-inositol, gamma-aminobutylic acid (GABA), glutamate 등의 측정법을 포함함. 실습은, 소프트웨어를 통해 쥐(rat)의 두뇌 스펙트럼에서 뇌 대사체들을 정량분석하는 과정을 포함함.
- # Spectroscopy
- # Glutamate receptor
구강악안면기형학 치과대학 치의과학과
전선 / 대학원
구강악안면부위에 발생하는 선천성 및 발육성 기형의 원인을 이해하고 구강악안면 기형을 진단하기 위한 임상적 평가, 방사선학적 분석, 모형분석 등 기형에 관한 총체적인 접근방법을 숙지하고 구강악안면 부위의 기형을 치료하기 위한 치료계획, 수술방법, 술후처치를 학습한다.
- # Oral and maxillofacial surgery
- # Health and Medicine
인터벤션종양학 의과대학 의학과
전선 / 대학원
최근 영상 유도 치료 기법의 발전으로 다양한 종양의 국소치료 성적이 크게 향상되고있다. 이 강좌에서는 현재 사용되는 영상의학적 인터벤션 치료인 경동맥색전술, 경동맥항암요법, 고주파 및 냉동절제술의 원리를 이해하고 이를 임상에 응용하는 능력을 배양한다. 또한, 새로이 개발되고 있는 비침습적 종양치료법의 최신 지견과 연구 방향을 소개하고 미래의 발전 방향을 토의한다.
- # Oncology
- # Chemotherapy
- # Embolization
공간정보특론 공과대학 건설환경공학부
전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.
- # Spatial analysis
- # Remote sensing
- # Engineering
뇌의 기능영상연구 의과대학 의학과
전선 / 대학원
최근 MRI 등 영상진단장치의 획기적인 발전으로 뇌의 기능을 평가할 수 있게 되었다. 이 강좌에서는 MRI 등의 영상장치를 이용하여 뇌 기능을 연구하고자 한다. 구체적인 학습 목표는 functional imaging, perfusion imaging, diffusion imaging, diffusion-tensor imaging, spectroscopy의 원리를 이해하고 임상에서 응용하는 것이다. 아울러 현재 영상기법의 한계점을 이해함으로서 앞으로의 연구 방향을 파악한다.
- # Diffusion magnetic resonance imaging
융합임상연구 설계와 시행 융합과학기술대학원 헬스케어융합학과
전선 / 대학원
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.
- # Clinical research
- # Artificial intelligence(AI)
- # Regenerative medicine
융합의학심화세미나 의과대학 임상의과학과
전필 / 대학원
의학과 과학기술이 융합되는 최전선에서, 우리는 어떤 혁신을 맞이하고 있을까? 본 강좌는 의학과 과학기술이 접목되는 다양한 영역을 다루며, 미래 의료 환경에서 필요한 통찰과 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다. 융합의학심화세미나는 빠르게 변화하는 의학 패러다임 속에서 각 분야의 최전선에서 활약하는 국내외 전문가들을 초빙하여, 최신 연구 동향과 미래 의료 기술의 혁신을 직접 듣고 논의하는 강의입니다. 이 강좌에서는 AI 기반 신약발굴, 재생의학, 디지털 치료제, 바이오 빅데이터, 로봇 수술 및 의료 정책 변화 등 현재 임상과 연구에서 가장 주목받는 주제를 다룹니다. 전문가들은 실제 연구 및 임상 적용 사례를 공유하며, 학생들은 이를 바탕으로 미래 의료를 설계하고 선도할 통찰을 얻게 됩니다. 강의는 다양한 분야의 융합적 사고를 촉진하는 심층 세미나로 구성되며, 실제 병원과 연구실에서 이루어지는 최첨단 연구를 경험할 수 있도록 기획되었습니다.
- # Regenerative medicine
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