Study of image recognition AI to estimate cervical HPV infection from WSI images obtained by cytological diagnosis

• Project/Area Number: 24K13449
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58020:Hygiene and public health-related: including laboratory approach
• Research Institution: Kyorin University
• Principal Investigator: 坪下 幸寛 杏林大学, その他部局等, 教授 (50910634)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大河戸 光章 杏林大学, 保健学部, 准教授 (10276206)
• 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: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 深層学習 / 画像認識 / 細胞診 / 子宮頸がん検診 / HPV判別

Outline of Research at the Start

子宮頸がん細胞診の自動診断の研究は幅広く行われており、近年では深層学習の適用により大きく性能が向上した。しかしながら従来研究は、専門技師の形態学的認識に基づいた既知の異型細胞の検出を行う深層学習に留まっており、ヒトの細胞識別能力を超える成果は得られていない。そこで本研究では、HPV遺伝子検査結果に基づいて分類された細胞診標本上の細胞群に対して深層学習を実施し、形態学的な情報のみでHPVの有無を判別するAIを目指す。これにより、HPV一次検診の普及が進まない日本において、これまでの子宮頸がん検診のやり方を変えることなく、安価でより信頼性の高い子宮頸がん検診の新しいスキームが提供できる。