Establishment of an Artificial Intelligence Algorithm YOLO Combined Ultrasonography for Pediatric Cancer

• Project/Area Number: 25K10988
• 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: Nagoya City University
• Principal Investigator: 中川 基生 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (60590982)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 齋藤 伸治 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (00281824) ; 野澤 久美子 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立こども医療センター(臨床研究所), 臨床研究所, 部長 (20619986) ; 樋渡 昭雄 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (30444855) ; 河合 辰哉 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (70597822) ; 木曽原 昌也 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (90906231)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: AI / 超音波 / YOLO / 小児がん

Outline of Research at the Start

本研究は、最新のAIによる物体検出手法 YOLOを駆使し、超音波検査中のガイドやリアルタイム診断を行うシステムを以下の様に開発する(図2)。
(I) 小児超音波検査の画像収集と機械学習：当院と共同研究施設において施行された超音波画像の収集と、それによる教師データの作成を行う。
(II) AIを用いた超音波診断システムの構築：超音波検査で描出される解剖情報と、腫瘍の診断するYOLOを用いたAIのプログラムを構築する。
(III) 上記(I)、(II)を合わせた評価法の臨床的有用性の評価：得られた画像診断法による超音波診断の結果が、CT、MRI所見、手術所見とどれほど合致しているか、臨床にどれほど寄与しているかを評価する。