ハイパースペクトラルイメージングと深層学習を用いた皮膚病変鑑別システムの開発

Research Project

Project/Area Number	24K15777
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90130:Medical systems-related
Research Institution	Kindai University
Principal Investigator	永岡隆近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (00367054)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords	深層学習 / メラノーマ / ハイパースペクトラルイメージング
Outline of Research at the Start	メラノーマは皮膚病変の一種であり、進行メラノーマの予後は極めて悪い。現在でもそれら皮膚病変の定量的診断手法は実用化されておらず、医師の主観に依存している。本研究の特色は、我々が独自に開発した、臨床での使用に十分耐えうる分光画像取得装置であるハイパースペクトラルイメージャーの使用にある。我々はこの装置とこれまでに開発してきた各種解析手法を組み合わせ、実用的な皮膚病変診断システムの開発に取り組んでいる。本研究ではこのシステムに対し、近年開発が著しく進んでいる深層学習を組み合わせる。これまでに得られたノウハウを活用し、皮膚病変の多群鑑別においても、臨床での実用に耐えうる正診率90%以上を実現する。