本論文は大阪国際がんセンター・岩上裕吉先生が『Journal of Gastroenterology and Hepatology』誌（2020年）に発表した、「CNNによる食道および食道胃接合部腺癌の検出」に関する論文です。
Artificial intelligence for the detection of esophageal and esophagogastric junctional adenocarcinoma／大阪国際がんセンター・岩上裕吉先生
CNNによる食道および食道胃接合部腺癌の検出

はじめに

食道および食道胃接合部腺癌（esophageal and esophagogastric junctional adenocarcinoma: E/J癌）の初期病変は無症状かつ粘膜変化も微小のため、これまでの内視鏡検査では早期発見が困難な場合がありました。また、E/J癌のCNN診断に関するアジア諸国からの報告はこれまでにありませんでした。
本研究では、Single Shot MultiBox Dotector注1）アーキテクチャに基づいたConvolutional Neural Network（以下、CNN）注2）を開発し、学習と検証を実行しました。なお、CNNアーキテクチャはCaffeフレームワーク注3）で実現しました。
上記を活用して、E/J癌診断のためのCNNを用いたコンピュータによる画像解析システム開発を試みました。
※論文中の“AI”及び“AI system”に当たる表現は“CNN”に表記を統一しています。