PF-ILDのフラクタル解析とCNN学習モデルを用いた画像診断研究

• Project/Area Number: 24K10916
• 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: Nara Medical University
• Principal Investigator: 山田 彩 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (70896753)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 室 繁郎 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (60344454) ; 太地 良佑 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (60773265)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2027: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: PF-ILD / フラクタル解析

Outline of Research at the Start

進行性線維化を伴う間質性肺疾患(PF-ILD)は予後不良な疾患群であり、早期診断が求められている。ただし、高精細CT(HRCT)所見は多彩であり、画像診断が困難であることが少なくない。本研究ではPF-ILDのHRCT所見をフラクタル解析という手法により定量化し、呼吸機能などの情報との関連を検討する。また、パッチ化した情報(教師データ)を用いてCNN学習モデルを構築し、PF-ILDのデータセットを用いて診断精度を検討する。