| Project/Area Number |
23K28454
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| Project/Area Number (Other) |
23H03766 (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 (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section90130:Medical systems-related , Basic Section90140:Medical technology assessment-related
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
石川 雅浩 近畿大学, 工学部, 准教授 (70540417)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 雅浩 東京工業大学, 工学院, 教授 (10220279)
橋口 明典 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (50276218)
中野 和也 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (80713833)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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| Keywords | スペクトル画像 / 近赤外スペクトル画像 / ハイパースペクトル画像 / 深層学習 / 病理診断 / 病理標本 / 近赤外ハイパースペクトル画像 / 可視光ハイパースペクトル画像 / 画像処理 / パターン認識 / 定量化 / セグメンテーション / コンピュータ診断支援 |
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| Outline of Research at the Start |
IgA腎症は透析患者の主要な原疾患であり，ハイリスク患者の透析移行を阻止するためには病理診断による適切な病勢の評価と治療方針の決定が必要である．様々な治療予後を推定する方法が提案されているが，未だ明確な診断法は確立されていない．これに対して，RGB画像よりも詳細な情報と取得可能なスペクトル画像の病理診断への応用が期待されている．本研究の目的は，可視・近赤外分光情報を用いて「組織構造の認識」と「細胞識別」による高精度な定量化を実現し，新たな治療予後推定法を開発することである．提案法が実現されればIgA腎症のみならず，病理診断を変革する基盤技術となることが期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，可視・近赤外スペクトル画像を用いて組織の状態を客観的に定量化する技術を開発し臨床情報との関連を解析することで，IgA腎症生検から「形態学的バイオマーカ」を抽出することである．病理診断は，臓器・疾患とも，多岐にわたるが，コンピュータ病理画像評価法の新たなモデル・ケースとして提示できることを目指す．提案法が実現されればIgA腎症のみならず，病理診断を変革する基盤技術となることが期待される．本研究の初年度の目標は，可視・近赤外分光画像を用いて各組織のスペクトル波形の解析であった．本検討については，病理標本の作製や染色を分担研究者が担当し，病理標本の可視・近赤外スペクトル画像の撮影を研究代表者が担当することを予定していた．病理標本については倫理審査を経て共同研究者の橋口が作成した標本の提供を受けて撮影を開始している．「細胞種類の識別技術開発」については，近赤外スペクトル画を用いて新たな細胞識別情報が取得できないか検討を開始した．本検討では，特に近赤外スペクトル画像で得られる細胞の情報を統計的・機械学習的に解析し明らかにすることを目的とする．上記の検討を進めてきたが，病理標本の近赤外スペクトル画像を撮影した際に，色収差によって得られる画像が波長ごとに写り方とピントが大きく変化することが明らかなとなった．このため，XYステージをプログラムで自動制御しながらZ方向に複数撮影するシステムを構築した．取得した複数Zステージの画像を波長ごとに選択する手法を開発し，一定範囲の波長画像でピントが合った画像が取得可能となった．その上で，様々な染色の病理標本をテスト撮影した結果，特定の染色液については赤外域にも吸光があることが明らかとなった．
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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
当初の計画通り可視・近赤外ハイパースペクトルカメラを用いて病理標本を撮影するシステムの構築は実現できた．しかし，取得した近赤外ハイパースペクトル画像は色収差が大きくなるためピントや写り方の変化が明らかとなりその補正に時間がかかっている．このため，実際の標本撮影が若干計画より遅れており撮影を加速させることを予定している．
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度に予定していた可視光・近赤外ハイパースペクトルカメラを用いた病理標本撮影システムは計画通り構築を実現した．次年度は，実際に共同研究者から提供された病理標本を撮影した解析を予定している．病理標本を対象としたハイパースペクトルカメラによる研究ではHE染色標本やki-67など特定の染色を対象とした研究報告が多いが，病理診断では様々な染色標本が診断に使用される．そのため，本研究では病理診断に使用される様々な染色標本の可視・近赤外の吸光特性の調査を予定している．検討用標本ついては作成済みであり，撮影・解析を進める．
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