超高精細CTと人工知能を組み合わせた原発性肺癌の予後予測

Research Project

Project/Area Number	25K19135
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Nagoya University
Principal Investigator	神谷晋一朗名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (60868305)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	肺癌
Outline of Research at the Start	肺癌は世界で最も罹患率・死亡率の高い癌の一つであり、原発性肺癌の術前における予後予測を正確に行うことは最適な治療方針の選択や患者の意思決定において非常に重要である。このための方策として、申請者は超高精細CTと人工知能を組み合わせることを提案する。超高精細CTは、従来の高精細CTを遥かに凌駕する空間分解能によって肺癌の内部性状を3次元的に詳細に分析することを可能とする。また人工知能は近年発達が目覚ましい分野で、深層学習の手法を用いることで超高精細CTが潜在的に有する圧倒的な情報量をより有効に活用し、より良い予後予測が可能な人工知能を開発・評価することを目指す。