Project/Area Number |
22K07638
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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Research Institution | Kobe University |
Principal Investigator |
祖父江 慶太郎 神戸大学, 医学部附属病院, 准教授 (90622027)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 卓道 神戸大学, 医学研究科, 教授 (20252653)
上嶋 英介 神戸大学, 医学部附属病院, 助教 (40645561)
上野 嘉子 神戸大学, 医学研究科, 助教 (50625134)
増田 充弘 神戸大学, 医学研究科, 准教授 (60512530)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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Keywords | 膵癌 / 人工知能 / 造影CT / 深層学習 / スクリーニング / 早期診断 |
Outline of Research at the Start |
膵癌は生命予後が最も不良な癌であるが、早期診断された膵癌では5年生存率が80%を超える群が存在する。一方、膵癌は効果的なスクリーニング法が確立されていない上に早期膵癌は腫瘤としての形状を同定しにくいため、放射線科診断専門医でもCTで発見することは容易でない。
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Outline of Annual Research Achievements |
腹部造影CT画像に対して画像AI技術を用い、膵腫瘤および膵癌に付随する頻度の高い二次所見(主膵管拡張、主膵管狭窄、膵萎縮)の自動検出による膵癌自動診断システムの構築を試みた。深層学習を用いて、膵実質、膵管、腫瘤の各領域を自動抽出し、抽出結果に基づき膵腫瘤性病変ならびに二次所見の有無を判定可能なAIエンジンを構築した。トレーニングセット・バリデーションセットとして膵癌群、対照群あわせて1925例を用い、テストデータとして関連施設より収集した膵癌群100例、対照群90症例を対象に、膵腫瘤検出AI単独による膵癌検出精度ならびに膵腫瘤検出AIと二次所見検出AIの組合せによる膵癌検出精度を評価・算出した。 テストデータにおける膵腫瘤、膵萎縮、膵管拡張、膵管狭窄検出AIの診断能は、ROC解析の局面下面積で0.938、0.901、0.937、0.943であった。また各所見検出AIを総合した膵癌診断能は、感度98.9%、特異度93.0%であり、トレーニングデータの増加と総合診断プログラムを採用したことにより、以前のモデルと比較して大幅な診断能改善が得られた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
膵腫瘤および膵癌に付随する頻度の高い二次所見(主膵管拡張、主膵管狭窄、膵萎縮)の自動検出モデル作成が確立し、膵癌診断能においても十分な性能が確認できたため。
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Strategy for Future Research Activity |
本年度に実施された、① 人工知能を用いたCTによる膵癌自動診断アルゴリズム構築、② 早期膵癌におけるCT画像の特徴抽出と自動診断アルゴリズム構築、に加えて、③ 膵癌自動診断システムを用いた膵癌スクリーニング・早期診断の臨床試験実施、に向けて研究を遂行する予定である。
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