2022 Fiscal Year Annual Research Report
医療従事者を対象とした放射線白内障自動診断システム構築及び放射線防護教育の実践
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20K10366
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| Research Institution | University of Occupational and Environmental Health, Japan |
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Principal Investigator |
永田 竜朗 産業医科大学, 医学部, 准教授 (80389460)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
掛田 伸吾 弘前大学, 医学研究科, 教授 (30352313)
盛武 敬 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 放射線医学研究所 放射線規制科学研究部, 部長 (50450432)
村上 誠一 純真学園大学, 放射線技術科学科, 教授 (00870437)
永元 啓介 産業医科大学, 大学病院, 診療放射線技師 (00964909)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 医療従事者の放射線被曝 / 水晶体徹照カメラ / 水晶体AI自動診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度には、大学内での放射線を取り扱う医療従事者の水晶体検診を終了し、本研究のまとめとして、『徹照カメラを用いた医療従事者の放射線白内障検診』を執筆し、福岡県眼科医会会報262号,Page２ー４,2022年に掲載された。
金沢医科大学との共同研究で、AIによる散瞳後の水晶体徹照画像判読は、かなりの精度で診断できることが確認できた。これにより、AIによる水晶体徹照画像判読の目標は達成したことになる。健診は就業前や就業の休み時間中に行われることが多く、また運転に支障がでることもある。そこで日常業務に支障がないよう、未散瞳での健診が今後必要になるという課題がこの一連の研究を通して見つかった。そこで、最終年度は当該研究の発展として、未散瞳による水晶体撮影写真の深層学習を行った。この未散瞳水晶体徹照画像のAI判読を試みたところ、現時点では、未散瞳徹照画像では散瞳による検査に比べて精度が劣っていた。よってより多くの未散瞳徹照画像による深層学習を必要とすることが分かった。本研究は2022年度で終了となるが、本研究の追跡調査として、また医療従事者の医療被曝による水晶体への影響をより正確に把握するため、引き続き研究を継続していく。
この課題を遂行するにあたり、学会や研究会で関連領域の研究者と意見交換、共同研究への発展に繋がり、今後も研究を予定している。まずは、2023年6月の第38回日本脊髄外科学会、The 14th Annual Meeting of Asia Spineの会場で検診を行うことが決定している。
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