2020 Fiscal Year Research-status Report
人工知能を用いた口腔がんの細胞診・予後判定システムの開発
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20K10163
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
見立 英史 長崎大学, 病院(歯学系), 講師 (00552019)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 郁夫 長崎大学, 海洋未来イノベーション機構, 教授 (10392953)
酒井 智弥 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (30345003)
下本 陽一 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (80244036)
角 美佐 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (90284702)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 口腔がん / 細胞診 / 人工知能 / 液状細胞診 / 注視機構 / 顕著性マップ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究者の所属組織において施行した口腔細胞診（従来法、液状細胞診:LBC）を施行した症例より、まずプレパラートを対物40倍で撮影して計10000枚のデータセットを構築した。それらを元に①LBCで学習して従来法で評価する方法、②細胞核を識別する方法、③細胞に注視する機構(Attention)を導入した識別器を用いる方法、の３手法で検討した。①では正診率93.9%であったことから、LBCで細胞形態を学習してから従来法で評価する方法が有用であることがあきらかとなった。②より、細胞核の識別性能は高く、細胞核の識別による細胞識別、そしてClass分類へと繋がる可能性が示唆された。③細胞診画像のうち、顕著性マップを用い、細胞に注目して識別するよう注視機構を識別器に組み込んだものでは正診率が88%前後であった。今後、顕著性マップの構造、および注視機構の構造など、識別器の構造、ネットワーク数などの調整が必要である。
以上それぞれの結果について、①についてはThe IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2021、第75回NPO法人日本口腔科学会学術集会で発表予定である。また②および③について第39回日本口腔腫瘍学会総会・学術大会（2021年1月、Web）にて発表した。
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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
現状で許容できる研究結果を得ている。いくつか得られた知見については、日本口腔外科学会総会、日本口腔科学会学術集会、日本口腔腫瘍学会学術集会で発表した。
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| Strategy for Future Research Activity |
識別器のFine tuningを継続し、さらなる正診率の向上を目指す。
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| Causes of Carryover |
(1)次年度はより膨大なデータ量を用いた計算処理が必要と考えている。現状の計算機の処理性能を考えると、次年度は計算機をさらに増強し、並列処理も必要な状況である。よって次年度には計算機を追加購入する必要がある。
(2) COVID-19の影響により、各学会総会が現地開催からWeb開催へと移行したため、旅費の支出がなくなった。
以上のことから、次年度使用額に変更が生じた。
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