| Project/Area Number |
19K08216
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | National Cancer Center Japan |
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Principal Investigator |
Miyake Mototaka 国立研究開発法人国立がん研究センター, 中央病院, 医長 (70544906)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
向井 まさみ 国立研究開発法人国立がん研究センター, 情報統括センター, 室長 (40425666)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 画像診断 / データベース / 人工知能 / 食道癌 / リンパ節 / 個別化医療 / がん / 医用画像 |
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| Outline of Research at the Start |
わが国のがん診療の効率と安全性を維持・向上させ，個々人に適した診断や治療を実施する「個別化医療」のための人工知能（AI）の開発が期待されています．そのためには，個別の課題に合わせた質の高いデータベースを効率的に作成できる体制を構築することが重要です．本研究を通じて，CT・MRI・内視鏡検査・病理組織検査・手術動画などの各種医用画像に，検査や手術時に術者が得た所見などのテキストデータを紐づけた，AI開発研究に資するマルチモーダルなデータベース構築を，日常臨床のワークフロー上で無理なく行える体制の基盤作成を目指します．
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| Outline of Final Research Achievements |
We created a database mainly for colorectal cancer and malignant soft-tissue tumors, using a system that can store medical images and text data together.Through the process of creating the database, we discussed the system configuration, identified problems, and established a system for constructing the database timely in the daily clinical workflow. For histopathological findings, we constructed a system in which pathology specimen slides could be digitized and viewed with a digital viewer on the clinical system, making comparison with medical images easier.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
がん診療の効率と安全性を維持，向上させ個々人に適した診断や治療を実施する「個別化医療」のためのAIの開発には構造化された質の高い大量の正解付き学習データベースが必要とされている．本研究では各種医用画像に，検査や手術時に術者が得た所見などのテキストデータを紐づけたマルチモーダルなデータベース構築を日常臨床のワークフロー上で無理なく行える体制の基盤を作成することにあり，本研究において一部の診療科での体制構築を得た．
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