肺癌発症リスクの高い肺線維症CT画像を検出する解析基盤およびAI作成
Project/Area Number |
18K15553
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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Research Institution | Saga University |
Principal Investigator |
江頭 玲子 佐賀大学, 医学部, 助教 (70457464)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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Keywords | 間質性肺炎における肺癌発生 / 肺線維症 / 人工知能 / 間質性肺炎に合併した肺癌の自動セグメンテーション / 間質性肺炎に合併した肺癌の自動ラベリング / 肺癌 / 画像診断 / Radiogenomics |
Outline of Annual Research Achievements |
当初予定していた人工知能の開発担当者との連携がうまく行かず,新規の工学系研究者と組んで再スタートした.慢性線維化性間質性肺炎症例の経過観察中に肺癌が発生した症例において,初回CT撮影時から肺癌発生までの期間を確認,また,発生した肺癌へのマーキングをした画像と共に,同症例の過去画像における同一部位を同定・マーキングした画像を工学系研究者への教師データとして提供した.経過観察中に肺癌が発生した症例は数が少ないため,初診時に既に肺癌が発生していた症例も肺癌発生までの期間ゼロの症例として抽出し提供する予定である. 工学系研究者の方では,CT画像からの肺の抽出および特徴量の抽出作業を行っている.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
コロナ禍の影響もあり当初予定していた工学系研究者との連携がうまく行かず,全ての作業が中断したことや,画像抽出等の作業の人員確保に苦慮したことが要因である.
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Strategy for Future Research Activity |
残りの時間が少ないため,使える手段を最大限に活用し,早急に開発を進める予定である.
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Report
(5 results)
Research Products
(1 results)