臨床情報を統合した腎病理画像の自動所見判定と予後・最適治療方針予測モデルの構築

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18H05959
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 内野 詠一郎 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (20820905)
• Project Period (FY): 2018-08-24 – 2020-03-31
• Keywords: 病理画像 / 腎生検 / 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

本学における腎病理画像および、関連する臨床情報について研究対象者のデータを電子カルテシステムより抽出を行い、解析様のデータ・セットとして整理を行った。データ・セット化した腎病理画像については医師のアノテーションした糸球体の座標や病理学的所見ラベルを付与され、腎生検病理画像のホールスライドイメージから糸球体の検出や分類を行う機械学習モデルを構築した。（公表準備中）

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

必要なデータ・セットの取得が完了し、画像単独での人工知能モデルの構築が概ね完了している。

Strategy for Future Research Activity

今後は、データセットから、画像単独による分類モデルに加えて、各種臨床情報も加えたモデルの構築を進める。