Development and sophistication of computer-aided diagnosis software based on the diagnostic imaging procedure of doctors

• Project/Area Number: 22K15877
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 越野 沙織 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (50801552)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: コンピュータ支援診断 / コンピュータ支援検出 / 画像診断 / 人工知能 / 脳動脈瘤 / 脳出血 / 肺結節 / 大脳白質病変 / 病変検出

Outline of Research at the Start

申請者は脳動脈瘤を発見するコンピュータ支援検出（computer-aided detection; CAD）ソフトウェアの有効性を検証し、2019年9月に国内初の薬事承認を取得した。CADの開発をする中で、従来のCADは医師が読影時に行っている過去画像との比較がなされていないことを見出した。本研究では、CADの学習に必要なデータに時間経過や患者情報を付与することで、医師の読影に近い診断を目指すことを目的とする。経時的変化や患者背景を考慮しなかった従来のCADに比べ、検出能力や診断能力を向上しうると考える。あらゆる疾患の検出や診断を補助することが可能となり、効果的な治療に役立つことが期待される。

Outline of Annual Research Achievements

(1) 申請前に開発に携わった、胸部CTにおいて病変を検出するAIソフトウェアの性能改善を行った。放射線診断専門医の立場から、AIの誤った検出を指摘し、学習データの改善を試みた。また学習データの違いが読影医の検出能力に影響するかを調査し、International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (Impact Factor: 3.4)への掲載が決定した。
(2) 申請前に開発に携わった、頭部CTで脳出血や脳梗塞を検出するAIソフトウェアや、頭部MRIで脳動脈瘤や白質病変を検出するAIの性能改善を行った。白質病変を自動的に検出するAIを高度化させ、医師や従来のAIと同等以上の性能を示すことが出来た。本研究についてはScientific Reports (Impact Factor: 4.9)に受理された。
(3) 2019年9月に申請者が携わった脳動脈瘤検出AIが国内初の薬事承認を取得し、画像診断AIが実用化される先駆けとなった。AI読影の現状と展望について、診療所マネジメントEXPOや岐阜健康管理センター内学術講演会、第621回大分県北部地区小児科医会、東京大学生産技術研究所内 学びのイノベーション・プラットフォーム STEAM Learning Communityにて招待講演を行った。またプレジデント社の医学部進学MATEや、Rad Fan 2024年2月号にて執筆した。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

AIの高度化に成功し、論文が受理されたため。

Strategy for Future Research Activity

学習や解析に必要なデータをさらに蓄積し、学会発表や論文雑誌への投稿を行いたい。

Research Products

• [Journal Article] Performance changes due to differences among annotating radiologists for training data in computerized lesion detection (2024)
  • Author(s): Yukihiro Nomura, Shouhei Hanaoka, Naoto Hayashi, Takeharu Yoshikawa, Saori Koshino, Chiaki Sato, Momoko Tatsuta, Yuya Tanaka, Shintaro Kano, Moto Nakaya, Shohei Inui, Masashi Kusakabe, Takahiro Nakao, Soichiro Miki, Takeyuki Watadani, Ryusuke Nakaoka, Akinobu Shimizu, Osamu Abe
  • Journal Title: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery Volume: - Issue: 8 Pages: 1527-1536
  • DOI: 10.1007/s11548-024-03136-9
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Axillary Lymphadenopathy after Pfizer-BioNTech and Moderna COVID-19 Vaccination: MRI Evaluation (2023)
  • Author(s): Takeharu Yoshikawa, Soichiro Miki, Takahiro Nakao, Saori Koshino, Naoto Hayashi, Osamu Abe
  • Journal Title: Radiology Volume: 306 Issue: 1 Pages: 270-278
  • DOI: 10.1148/radiol.220814
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] AI読影の現在と未来 (2024)
  • Author(s): 越野沙織
  • Organizer: 第621回大分県北部地区小児科医会（日本医師会生涯教育制度適合学術講演会）
  • Invited
• [Presentation] 放射線科医が取り組む医療AIについて (2024)
  • Author(s): 越野沙織
  • Organizer: 東京大学生産技術研究所内 学びのイノベーション・プラットフォーム STEAM Learning Community
  • Invited
• [Presentation] AIで支える未来の医療 (2023)
  • Author(s): 越野沙織
  • Organizer: 診療所マネジメントEXPO
  • Invited
• [Presentation] AI読影の現状と展望 (2023)
  • Author(s): 越野沙織
  • Organizer: 岐阜健康管理センター内学術講演会
  • Invited
• [Presentation] 深層学習を用いたUltra-short TE MR画像における肺結節検出 (2023)
  • Author(s): 高橋将斗, 野村行弘, 竹永智美, 越野沙織, 花岡昇平, 中尾貴祐, 阿部慎司, 吉川健啓
  • Organizer: 第51回日本磁気共鳴医学会大会
• [Presentation] 国内初の薬事承認を受けた画像診断AIについて (2023)
  • Author(s): 越野沙織
  • Organizer: 医療とAI・ビッグデータ応用
  • Invited
• [Presentation] 日本初の薬事承認を得た画像診断AI (2023)
  • Author(s): 越野沙織
  • Organizer: 第1回日本口腔医学会総会学術大会
  • Invited
• [Presentation] 深層学習による抽象型要約を用いた読影レポートimpressionの自動生成 (2022)
  • Author(s): 中村優太, 花岡昇平, 野村行弘, 片山僚, 小西池真緒, 越野沙織, 菊地智博, 中尾貴祐, 三木聡一郎, 渡谷岳行, 吉川健啓, 林直人, 阿部修
  • Organizer: 第58回日本医学放射線学会秋季臨床大会
• [Presentation] JRSゲームセンター：来たれ、肺結節検出でAIに勝てる読影医 (2022)
  • Author(s): 三木聡一郎, 花岡昇平, 野村行弘, 中尾貴祐, 越野沙織, 吉川健啓, 林直人, 阿部修
  • Organizer: 第81回日本医学放射線学会総会
• [Book] 医学部進学MATE (2024)
  • Author(s): 越野沙織
  • Total Pages: 64
  • Publisher: プレジデント社、東京医師歯科医師協同組合
• [Book] Rad Fan (2024)
  • Author(s): 越野沙織
  • Total Pages: 112
  • Publisher: 株式会社メディカルアイ
  • ISBN: 9784862912794
• [Book] Hospitalist 第39号特集『ホスピタリストのための画像診断 2.脳脊髄編』 (2023)
  • Author(s): 越野沙織
  • Total Pages: 200
  • Publisher: メディカル・サイエンス・インターナショナル
  • ISBN: 9784815720230
• [Book] 5G時代のデジタルヘルスとその事業化 (2022)
  • Author(s): 越野沙織
  • Total Pages: 542
  • Publisher: 技術情報協会
  • ISBN: 9784861048982
• [Book] Rad Fan (2022)
  • Author(s): 越野沙織
  • Total Pages: 128
  • Publisher: 株式会社メディカルアイ
  • ISBN: 9784862912480
• [Remarks] researchmap
  • URL: https://researchmap.jp/saori.koshino/
• [Remarks] ResearchGate
  • URL: https://www.researchgate.net/profile/Saori_Koshino