深層学習と説明可能AIによる胆嚢腫瘍の新たな画像診断法の構築

• Project/Area Number: 25K11015
• 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: Oita University
• Principal Investigator: 島田 隆一 大分大学, 医学部, 助教 (20527767)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 浅山 良樹 大分大学, 医学部, 教授 (40380414)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2029: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: ICPN / 胆嚢腫瘍 / 深層学習 / Radiomics / 胆嚢癌

Outline of Research at the Start

2019年にWHO消化器系腫瘍分類が第5版となり、これを受けて2021年の胆道癌取扱い規約第7版において胆嚢腫瘍に胆嚢内乳頭状腫瘍（intracystic papillary neoplasm, 以下ICPN）が独立した組織型として分類された。ICPNも胆嚢内腔に腫瘤を形成するため、胆嚢ポリープや胆嚢癌との画像上の鑑別は困難なことがある。本研究では胆嚢腫瘍のCT及びMRI画像を深層学習により網羅的に解析し、胆嚢ポリープ、ICPN、胆嚢癌の鑑別を可能にするモデルを構築し、説明可能なAIにより放射線学的な新たなバイオマーカーを確立するとともに症例ごとのオーダーメード治療の実現を目指す。