Explainable AI for differentiating of renal tumor

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K16772
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 橋本 正弘 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任助教 (20528393)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: AI / 深層学習 / 腎癌

Outline of Annual Research Achievements

腎癌診断のための説明可能なAI開発のため、2005年から2021年までの慶應義塾大学病院の病理診断の確定した腎癌および腎良性腫瘍の症例477件の抽出を完了した。また、対象となった症例のうち、手術前にダイナミックCTが撮影されていた304例のCT画像を特定し、画像の抽出を行った。抽出した画像を匿名化した後、各シリーズの造影相を分類し、液晶ペンタブレットを用い、304例の全例に対し、CTのthin slie画像において腫瘍部分のresion of interestの設定（segmentation）を完了した。
他の施設からの画像データの抽出も並行して行っているが、新型コロナウイルス感染症対応のため予定よりも遅延が生じている。5mmスライスデータではあるが、J-MIDデータベースから病理診断のついた腎癌症例を抽出し、410例の腎ダイナミックCT画像の画像を抽出した。うち、100例についてはCT画像の腫瘍部分のresion of interestの設定（segmentation）を完了した。
なお、説明可能なAIを作成するためのCT所見の詳細な教師データについては100例の作成は完了したものの、残る204例については作成途上である。これは新型コロナウイルス感染症対策のため、説明可能なAIのための詳細な教師データの作成業務を外部に委託できなかったために遅れが生じたものである。内部の研究協力者を増員し、残る教師データの作成を急ぐ方針である。
また、作成した一部の教師データを利用し、深層学習モデルの作成を試みた。上記で作成したROIのデータを教師とし、腫瘍のsegmentationについては3D U-NetのモデルでDICEスコア0.81を得た。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

詳細な所見の教師データ作成業務を委託する予定であったが、作業を病院内で実施する必要があった。しかしながら、新型コロナウイルス感染症対策のため、病院への入場規制が実施されており、外部への作業の委託が実現できなかったため。

Strategy for Future Research Activity

外部への委託は断念し、研究分担者を増員して内部で教師データ作成の遅れを取り戻す計画である。次年度中には教師データもそろうため、深層学習モデルの作成が本格化できる想定でいる。

Causes of Carryover

新型コロナウイルス感染症対策のため、業務委託が実施できなかったため、一部次年度繰り越しが発生している。