サイバネットシステム（株）は，学校法人昭和大学と共同出願した内視鏡診断の新手法について特許が成立したことを発表した。本特許は昭和大学・サイバネットとの医工産連携事業より申請された特許となる。

●機械学習^（※1）により病理診断予測を支援

従来の内視鏡よりも拡大比率を大幅に向上させた超拡大内視鏡（EC：Endocytoscopy）の出現により，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超高精度の内視鏡診断支援が可能になった。
同時にECによる診断は取得する画像の解釈に左右されるため熟練者が診断を行わければならない。
そこで医師のスキルを問わず正確な診断ができるよう，サイバネットでは昭和大学との共同研究の知見に基づき機械学習を利用した診断支援システムの研究開発を行った。
本特許出願にあたり，EC画像からのデータ抽出方法，抽出されたデータの解析法の新規性が高いと判断し特許出願を行い成立した。

●診断支援システム概要

EC画像から自動抽出した細胞核について特徴付けを行い，さらに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，機械学習の1つの手法であるSVM（Support Vector Machine）を利用して病理診断予測を支援するシステムとなる。

本診断支援システムを利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。

●特許情報

特許番号：特許第6059271 号
発明の名称：「画像処理装置及び画像処理方法」
出願人：学校法人昭和大学 サイバネットシステム株式会社

^{※1：機械学習：コンピュータがデータから反復的に学習することで，新たなデータに対し，過去の事象に基づいた分析・予測を自律的に行う技術・手法。}