直腸癌の個別的リスク評価を目的とした人工知能MRI解析アルゴリズムの確立
| Project/Area Number |
23K24409
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| Project/Area Number (Other) |
22H03150 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55020:Digestive surgery-related
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| Research Institution | Sapporo Medical University |
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Principal Investigator |
竹政 伊知朗 札幌医科大学, 医学部, 教授 (50379252)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邊 昌彦 北里大学, 北里研究所病院, 病院長 (80146604)
内藤 剛 北里大学, 医学部, 教授 (50291258)
浜部 敦史 札幌医科大学, 医学部, 訪問研究員 (60621034)
奥谷 浩一 札幌医科大学, 医学部, 助教 (70457703)
石井 雅之 札幌医科大学, 医学部, 研究員 (50643201)
畠中 正光 札幌医科大学, 医学部, 教授 (40253413)
森 正樹 東海大学, 医学部, 特任教授 (70190999)
土岐 祐一郎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20291445)
江口 英利 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (90542118)
坂井 義治 京都大学, 医学研究科, 名誉教授 (60273455)
肥田 侯矢 京都大学, 医学研究科, 講師 (40447983)
吉野 孝之 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 科長 (20469969)
沖 英次 九州大学, 大学病院, 講師 (70380392)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
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| Keywords | 直腸癌 |
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| Outline of Research at the Start |
現在進捗中の研究を含めて、良質な正解データ作成に必要な病理評価方法・MRI撮像環境の整備を行なってきた。初期データで確認できた癌領域評価の人工知能アルゴリズムを元に、さらに多角的に直腸癌進展を評価可能なアルゴリズムを作成し発展させ、引き続き課題に取り組む。
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| Outline of Annual Research Achievements |
局所進行直腸癌は難治疾患であり、治癒を目指すうえで手術、化学療法、放射線療法の複合的治療を適応することは必須要素である。またMRIでのみ評価可能な悪性所見を元に、癌の直腸周囲への拡がりを正確に診断し至適治療を決定する。ただ直腸癌MRI診断は高難度で診断精度向上が必要で、MRI診断精度の不安定さは最適な治療を実施できないことにもつながる。人工知能深層学習で正確な直腸癌MRI診断を実現可能なアルゴリズム確立を目指し、最終的には精密医療の確立へ結びつける。初期データで確認できた癌領域評価の人工知能アルゴリズムを元に、さらに多角的に直腸癌進展を評価可能なアルゴリズムを作成し発展させ上記課題に取り組む。
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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
VITRUVIANO trial、当院の臨床データを使用してセグメンテーションマスク正解データが順調に作成できてに作成できているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度同様にセグメンテーションマスク正解データを作成し、その正確データを利用してAI解析を実施する。また、作成したアルゴリズムの性能を、クロスバリデーションによって評価する。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
