深層学習による膠原病肺の新規画像分類の確立

• Project/Area Number: 24K11624
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 54020:Connective tissue disease and allergy-related
• Research Institution: Dokkyo Medical University
• Principal Investigator: 前澤 玲華 獨協医科大学, 医学部, 准教授 (20322406)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池田 啓 獨協医科大学, 医学部, 教授 (10456014) ; 久保田 一徳 獨協医科大学, 医学部, 教授 (40625480)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究では、深層学習により膠原病の肺CT画像のクラスタリングを行い、膠原病肺独自のパターン分類を行う。教師なしでの分類を行うことにより、既存の分類のバイアスを受けず、膠原病の病態を反映する分類を行う。一方、進展度による層別化、同一症例の画像による学習、診断・自己抗体による学習を組み合わせることにより、病態を反映し臨床的に意義のある画像パターンを同定する。同定された画像パターンと臨床情報との関連解析により、膠原病肺の病態理解、予後予測、ならびに精密医療の基盤を確立する。