Developed an AI-based imaging system specialized in comparing previous images for follow-up cancer patients.

Research Project

Project/Area Number	23K07099
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	National Cancer Center Japan
Principal Investigator	久野博文国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 医長 (50544475)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	人工知能（AI） / 画像診断 / がんフォローアップ / CT
Outline of Research at the Start	がん治療後のフォローアップ画像検査数は増加傾向にあり、読影業務負荷の軽減は重要課題の一つとなっている。本研究では、術後の形態変化を伴う臓器への転移や局所再発など多種多様な再発形式にも対応可能で、過去画像との比較に特化したがんフォローアップAI画像診断補助システムの技術開発と構築を目指す。将来的には、病変検出用のAI画像診断補助だけでなく、病変の質的診断まで可能とする技術や臨床情報と組み合わせたマルチモーダルAI開発に繋げる。