| Project/Area Number |
21K08216
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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 53030:Respiratory medicine-related
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| Research Institution | Fujita Health University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺本 篤司 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (00513780)
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | びまん性肺疾患 / 共焦点レーザー顕微鏡 / 深層学習 / 気管支鏡 / 呼吸器内視鏡 |
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| Outline of Research at the Start |
プローブ型共焦点顕微鏡プローブ (pCLE) による間質性肺炎の末梢肺病理画像をconvolutional neural networkを用いた深層学習によって解析し、pCLE像の機械判定によるUIP（usual interstitial pneumoniae）診断の正確性を臨床・画像・病理の統合的検討による診断（Multidisciplinary discussion: MDD診断） と前向きに比較検討することで評価し、びまん性肺疾患の内視鏡によるリアルタイム病理診断の確立を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
We investigated the possibility of classifying and diagnosing diffuse lung diseases using AI analyses of peripheral lung autofluorescence microscopic video images obtained using probe-based confocal laser endomicroscopy (pCLE). pCLE images of interstitial pneumonia (UIP and fibrotic NSIP) were analyzed using texture analysis and machine learning methods. When 74 types of image features were extracted, and the Naive Bayes method was used as a machine learning method, the classification accuracy rate was 64.7% on an individual image basis and 67% on a case basis. AI-based differentiation of interstitial pneumonia disease types from pCLE images could be a promising technology that can be a novel and non-invasive diagnostic tool for differential diagnosis of diffuse lung diseases.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
プローブ型共焦点レーザー顕微内視鏡 (pCLE)による末梢肺自家蛍光顕微鏡画像は、気管支鏡生検鉗子口を通して肺の末梢に挿入し直接肺の微細構造を観察できる簡便な方法である。肺内には肺胞壁 気管支壁の弾性線維や肺胞マクロファージに自家蛍光があり、これらを直接観察することで肺胞壁肥厚や弾性線維の破壊程度、あるいは肺胞内の炎症状況の微細像がリアルタイムで観察できる。得られる画像は動画データであり、症例毎・疾患毎の画像特徴を肉眼的に抽出するのは困難であるが、本研究でAIを用いた解析が可能であることが示唆されたことは、今後、新しい非浸襲的なびまん性肺疾患の病理診断の確立につながる。
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