本研究は、古典的なインジゴカルミン色素内視鏡を最新の深層機械学習モデルでバーチャルに再現し検査中にリアルタイムかつ滑らかな動画として提供するとともに、画像勾配処理や高解像度変換モデルを追加することで、検査中に胃病変の検出を支援するシステムの開発である。色素内視鏡検査をバーチャル表示することで、色素液の作成と散布に要する時間と労力を削減し患者と医療者の双方の負担を低減しながら、胃癌の診断率を向上させ、現状の胃病変の見逃しの問題を克服することを目指す。