Visualization of deep tissue lesions by near-infrared hyperspectral imaging
| Project/Area Number |
21H03844
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
竹村 裕 東京理科大学, 創域理工学部機械航空宇宙工学科, 教授 (60408713)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高松 利寛 東京理科大学, 研究推進機構生命医科学研究所, 講師 (10734949)
長谷川 寛 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 室長 (20793665)
竹下 修由 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 部長 (40645610)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2021: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
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| Keywords | 近赤外分光イメージング / 軟性内視鏡 / 硬性内視鏡 / 深部組織可視化 / ハイパースペクトラルイメージング / 近赤外分光 / 組織深部病変の可視化 / スペクトルイメージング / 機械学習 / 深部組織の可視化 |
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| Outline of Research at the Start |
消化管がんは軟性内視鏡下で視認でき，早期がんであれば粘膜にできたがんを剥離することで内科的に治療が可能である．しかし，進行がんは硬性内視鏡や切除デバイスを腹腔側から挿入し，がんを含んだ腸管領域を外科的に切除する．この時，がんの所在を視認する必要があるが，症例によっては正常組織の深部に隠れて視認できないため，適切なマージンを確保して切除することに難渋することがある．
そこで本研究では，生体透過性の高い近赤外光を用いハイパースペクトラルイメージング技術を組合せた技術を確立し，組織深部に浸潤したがんを腹腔側から非侵襲かつ標識なしで可視化する技術を探求する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
消化管がんは軟性内視鏡下で視認でき，早期がんであれば粘膜にできたがんを剥離することで内科的に治療が可能である．しかし，進行がんは硬性内視鏡や切除デバイスを腹腔側から挿入し，がんを含んだ腸管領域を外科的に切除する．この時，がんの所在を視認する必要があるが，症例によっては正常組織の深部に隠れて視認できないため，適切なマージンを確保して切除することに難渋することがある．そこで本研究では，生体透過性の高い近赤外光とハイパースペクトラルイメージングを組合せた技術を確立すると共に，人体内での近赤外分光イメージングを実現する内視鏡を開発し，既存の内視鏡下では見ることのできない組織深部や腹腔側（漿膜側）からがんを非侵襲かつ標識なしで可視化する技術を探求することを目的とする．
研究の最終年度では，これまでに開発した装置の精度の向上と，実際に多くのサンプル画像を取得し，実臨床への応用を模索した．具体的には，臨床での利用を想定した撮像に最適な光源や高速で画像取得するための光学系を設計し，近赤外分光対応細径ファイバー内視鏡（硬性・軟性内視鏡下で撮像できる近赤外分光イメージング内視鏡）の開発を行った．さらに硬性内視鏡に関しても，光学系の再検証により，幅広い範囲での色収差が少ないレンズを試作した．これらの開発した技術により，これまでは撮影だけでも数分かかっていたシステムだが，例えば波長を4つに絞った場合，撮影から機械学習による識別，表示まで2秒程度で実現可能となった．これらの技術開発により，臨床現場での応用の可能性が示唆された．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(16 results)
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[Presentation] Wavelength Selection of Near-Infrared Hyperspectral Imaging for Gastric Cancer Detection2021
Author(s)
oAyano Yahata, Hiroshi Takemura,Toshihiro Takamatsu, Ren Iwanami, Masakazu Umezawa,Kyohei Okubo, Kohei Soga, Tomohiro Mitsui, Tomohiro Kadota, Takeshi Kuwata, Hiroaki Ikematsu, Hideo Yokota
Organizer
International Conference on Intelligent Informatics and BioMedical Sciences
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