Can intraoperative real-time metastatic lymph node identification using AI be an alternative to rapid pathological diagnosis?

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K22511
• Research Institution: Fukuoka Dental College
• Principal Investigator: 神代 竜一 福岡歯科大学, 口腔歯学部, 講師 (10631591)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2025-03-31
• Keywords: 光学生検 / 画像解析

Outline of Annual Research Achievements

本研究における主要組織の分光学的評価において、当科池田哲夫教授とこれまで共同研究を行ってきた東京農工大学　西舘　泉准教授に共同での研究を依頼。当科保有の腹腔鏡システムを用い、本体RGBカメラデータより分光データ採取する手法についてかねてから研究を進めており、本研究においても同様のシステムを用いる方針となった。webでの会議を重ね、本研究の予備的な実験として動物実験を行うこととなり、腫瘍マウス作成に関して福岡歯科大学　中川美和教授に相談を行い、大腸癌細胞株CT26をBALB/cマウスの皮下に移植する方法を提案される。現在、動物実験開始申請を準備中。
また、画像解析に関しては独自のAI開発言語として「Python」を用いることを
予定しているが、予備実験の段階においては研究分野で広く使用されているフリーソフトウェアである「ImageJ」を用いることとした。本フリーウェアに関しては研究分野で広く用いられており、画像解析手法に関しても先行報告が多数あり比較的手技が確立されている。特に深層学習（ディープラーニング）に関しては参考になる手技手法が多数報告されているためシステム構築に要する時間の節約が可能と考える。また深層学習に用いる教師データは画像の回転を用いることでデータの水増しが可能であるため、少ない症例数であっても十分に応用が可能となるメリットがある。腫瘍マウスを用いた予備実験の結果を検討し、その後臨床におけるデータ採取を進めていく予定である。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

当初予定していなかった腫瘍マウスを用いての予備実験を行うこととなったため

Strategy for Future Research Activity

当初の計画ではPythonでのAI画像解析システム構築の後にそれまでに取得した臨牀症例における画像データの解析を行う方針であったが、動物を用いた予備実験に時間を要することから、フリーウェアであるImageJを用いることとした。画像データの深層学習（ディープラーニング）に関しては先行報告も多数あり手法が確立しているため、AIシステム構築にかかる時間を省略できるものと考えています。

Causes of Carryover

コロナ禍にて実験計画に遅延を生じたため。
翌年度、動物実験費用に繰り越しの予定です。