| Project/Area Number |
21K10052
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Women's Medical University |
|---|
Principal Investigator |
岡本 俊宏 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (20256530)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉光 喜太郎 東京女子医科大学, 医学部, 特任講師 (00551326)
貝淵 信之 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (50621330)
坂口 勝久 早稲田大学, 理工学術院, 准教授(任期付) (70468867)
大谷 淳 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90329152)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
|
|---|
| Keywords | ダーモスコープ / 口腔癌 / 画像解析 / 口腔がん / 口腔粘膜疾患 / 人工知能 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
ダーモスコープは皮膚科領域の診断に欠かすことができない診断機器となっており、特に悪性黒色腫では人工知能（AI）による自動解析プログラムの判定も開発されている。一方、歯科・口腔外科領域では近年、口腔がんが増加傾向にあり、その他の頻発する口腔内粘膜疾患との早期の鑑別診断が極めて重要であり、その後の治癒率、生存率にも大きな影響を与える。本研究ではまず第一に、口腔内診断に最適化したダーモスコープ機器の改良を行う。さらにその口腔用ダーモスコープを用いて多くの口腔粘膜疾患画像を収集蓄積し、AIによる画像診断解析法の開発研究を行う。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
これまで撮影が困難であった口腔内深部や狭小部の撮影を行うために、カメラ先端部を小型化するとともに、柔軟な角度変更を可能とする口腔内ダーモスコープを作製した。小型カメラの開発は申請者が中心となり、本学先端生命医科学研究所先端工学外科学分野の吉光喜太郎特任講師と同研究所のものづくり工房スタッフと連携し、実用化を想定した設計・開発を行った。
倫理委員会審査の承認のもと現在開発した口腔用ダーモスコープを使用し、口腔内のあらゆる部位に発生した口腔がん、口腔白板症を中心に口腔粘膜疾患画像のデータ蓄積を行っている。またコントロールとして正常画像および他の粘膜病変画像を集積している。共同研究者である早稲田大学理工学院の大谷研究室にて、以前撮影した口腔疾患ダーモスコープ画像画像222 枚にResnet50を用いた学習，CPM(Chopped PicturenMethod)の2種類の手法を施し，CPMにより口腔癌と白板症，正常部を94.3%の精度で認識したこと、開発したダーモスコープカメラの口腔内画像に関しての有用性について学会報告している。現在蓄積した画像を同様の手法により画像解析を行っている。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
口腔内用ダーモスコープ開発の遅れにより、画像データ集積に時間がかかっている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
現在口腔内のあらゆる部位に発生した口腔がん、口腔白板症を中心に口腔粘膜疾患画像のデータ蓄積を行っている。コントロールとして正常画像および他の粘膜病変画像を集積している。また、ダーモスコープ画像に対応する部位の病理組織画像および病理診断結果も収集、蓄積している。
今後この画像をもとに大谷研究室での深層学習を用いた口腔粘膜疾患診断について検討を行う。手法としては口腔用ダーモスコープで口腔疾患患者のRGB 画像を撮影する．そしてResnet50で最適なモデルを作成できるようなパラメータを探索し，得られたパラメータをもとにモデルの作成と評価を行う．
|
