2018 Fiscal Year Research-status Report
AIによる肺癌超低線量CT検診及び肺結節鑑別診断用コンピューター支援装置開発
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18K07675
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
竹中 大祐 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (60258233)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大野 良治 神戸大学, 医学研究科, 特命教授 (30324924)
吉川 武 神戸大学, 医学研究科, 特命講師 (40332788)
関 紳一郎 神戸大学, 医学研究科, 特命助教 (30773519)
西村 善博 神戸大学, 医学部附属病院, 教授 (20291453)
眞庭 謙昌 神戸大学, 医学研究科, 教授 (50362778)
岸田 雄治 神戸大学, 医学部附属病院, 特命助教 (90792250)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 放射線医学 / CT / 人工知能 / 被曝線量低減 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2007-2017年に神戸大学医学部附属病院放射線部にてCADアルゴリズム開発および性能評価を目的に被験者の同意を得て取得した320列及び64列CT装置にて撮像された通常線量および低線量CTデータをもとに，Deep Learningの手法により，2003年より我々が継続的に開発および改良してきた肺癌検診用CADアルゴリズムおよび肺結節自動体積測定用CADアルゴリズムをサイバーネット社製解析ソフト開発用ソフト「を用いて改良した。そして，新たにDeep Learningを用いたAIによる診断アルゴリズムと従来のCADアルゴリズムの比較を統計学的に行うとともに，肺結節の成分分析においては病理組織や放射線診断診断医の合意によって形成された標準値と比較対象を行い，精度評価を行い，第26回日本CT検診学会学術集会および欧州放射線学会主催のEuropean Congress of Radiology (ECR) 2019やComputer-Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2019で発表した。
現行の低線量CT検診用撮像プロトコールにおいて，逐次近似再構成法や逐次再構成法を応用した再構成アルゴリズムを用いることにより，X線被曝を単純写真と同程度に低減した超低線量CT撮像を可能にするプロトコールを作成する際に，CT値の精度保証が必要であることから，Phantom Laboratory社製COPDGene IIファントムを購入し，各種条件でCT値の評価を行い，超低線量CT撮像条件での検査制度を評価し，Japanese Journal of Radiologyにて発表を行った。あわせて，京都科学社製肺癌CT検診用ファントムにて超低線量CT撮像を行うとともに，各種再構成法および各種撮像条件でCT画像を定量および定性評価を行い至適撮像条件を評価中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
１）Deep Learningを用いたソフトの改良を開始することができたことと２）超低線量CTの開発に必要なファントム実験を行うことができ，基礎検討結果をJapanese Journal of Radiologyにて発表することができた。あわせて，改良したソフトを評価するための撮像条件決定用の肺結節を用いたファントム実験も終了したこと。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続きソフトの改良を継続するとともに，Deep Learning用の教育データのラベル化の促進を図る。
引き続きファントム実験を行い，その結果の統計解析によって，超低線量CTプロトコールを確立を急ぐ。
超低線量CT撮像プロトコールと合わせて，低線量および通常線量CT撮像プロトコールを用いて肺癌患者や肺転移を有する患者を含む肺結節が疑われ，CT検査が施行される肺結節患者600名のデータを同意取得後，研究期間内に神戸大学医学部附属病院および兵庫県立がんセンターにて撮像する予定であるが，神戸大学における主たる分担研究者が藤田医科大学に異動したことによって神戸大学の研究遂行能力が低下することが予測されるため，藤田医科大学に研究参加依頼し，研究推進を図る。
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| Causes of Carryover |
ファントムおよび解析用PCの購入、第26回日本CT検診学会学術集会および欧州放射線学会主催のEuropean Congress of Radiology (ECR) 2019やComputer-Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2019での発表旅費に、予算と実施額に少額の差異があり、次年度使用額が生じた。
次年度以降、Deep Learningを用いたソフトの改良を継続するとともに，Deep Learning用の教育データのラベル化の促進を図り、引き続きファントム実験を行い，その結果の統計解析によって，超低線量CTプロトコールの確立を急ぎ、その成果を発表していく。
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