放射線・病理画像テクスチャ解析を用いた肺癌の腫瘍遺伝子変異量予測モデルの開発
| Project/Area Number |
23K07103
|
|---|
| 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 | Niigata University |
|---|
Principal Investigator |
山崎 元彦 新潟大学, 医歯学系, 講師 (30772032)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石川 浩志 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90377151)
大橋 瑠子 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (20447600)
若井 俊文 新潟大学, 医歯学系, 教授 (50372470)
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
島田 能史 新潟大学, 医歯学系, 講師 (20706460)
後藤 達哉 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (20899512)
土田 正則 新潟大学, 医歯学系, 教授 (60293221)
竹中 朋祐 九州大学, 大学病院, 准教授 (20645361)
河野 幹寛 九州大学, 大学病院, 助教 (00906323)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
|
|---|
| Keywords | 肺癌 / テクスチャ解析 / 腫瘍遺伝子変異量 / Radiomics / CT画像 / 病理画像 / バーチャルスライド / 放射線・病理画像診断 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
CT画像と病理画像のテクスチャ所見を併用した肺癌の腫瘍遺伝子変異量予測モデルを、研究初年度で開発する。次年度以降を目途に、テストデータを用いた予測モデルの精度検証と、CT画像と病理画像を自動コンツーリングする人工知能開発を行う。「放射線と病理の定量画像解析を統合した新規システムの開発」を本研究で目指す。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、肺癌のCT画像と病理画像のテクスチャ解析を併用し、高精度な腫瘍遺伝子変異量の予測モデルを開発する事である。さらに、テクスチャ解析で必須となる画像コンツーリングを自動化する人工知能開発も併せて行う。
初年度はCT画像から肺癌原発巣を自動コンツーリングする人工知能を開発した。テスト症例に対する自動コンツーリングの精度は、Diceスコアで平均0.84と良好な結果であった。この研究成果は、Journal of Information Processing誌（in press）に英語論文として採択された。
また、病理画像から癌部を自動コンツーリングする人工知能も、現在開発中である。現時点で、約50例（全体の約半数）のバーチャルスライドから学習データを作成しており、そのデータで開発した人工知能のコンツーリング精度は、Diceスコアで0.82と良好な結果であった。
CT画像のテクスチャ解析に関しては、新潟大学の対象症例（約100例）は既に画像評価が終了している。共同研究機関である九州大学の症例のCT画像（約50例）もすでに入手しており、画像解析に着手したところである。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度でCT画像を自動コンツーリングする人工知能を開発し、論文化まで至っている。病理画像を自動コンツーリングする人工知能開発に関しては、現時点で半分程度の進捗状況である。次年度中には、病理像の人工知能開発と、腫瘍遺伝子変異量の予測モデル開発が終了する見込みである。以上より、研究は「おおむね順調に進行している」と判断した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
肺癌病理像の自動コンツーリングを行う人工知能開発をさらに進めるため、残り約50例のバーチャルスライドの手動コンツーリングを行い、人工知能の学習データとして利用する。この人工知能開発が終了した後、CT画像と病理画像から腫瘍遺伝子変異量を予測する機械学習モデルの開発に着手する。
|
Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
