AI病理診断に向けた、組織切片の厚さの簡易計測法の開発と標準化技術の確立

• Project/Area Number: 23K11895
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 藤澤 真義 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (40766656)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大原 利章 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (40623533) ; 松川 昭博 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (90264283)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 病理診断 / AI / パラフィン切片 / HE染色 / 標準化

Outline of Research at the Start

病理診断は、体から取り出した組織を非常に薄く(4μm)スライスしたものを顕微鏡で観察し細胞を観察することで成り立っている。スライスは熟練を要する手作業で行われ、施行者による厚さのばらつきが非常に大きい。厚さが異なれば、像も異なる。病理医はこのばらつきを勘案した上で診断できるが、人工知能(AI)はそのことを知らないので、誤った判断を下す可能性がある。この研究は、通常の顕微鏡で撮影したスライスの写真から、AIを利用してその部分の厚さを自動的に推定できる技術の作成を目標とする。スライスの厚さを簡単に評価できる方法はこれまでになく、本技術は、AIを病理診断に適切に応用するうえでの基盤となるだろう。