2023 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能による物体検出を用いた原発性悪性骨腫瘍X線読影システムの開発と臨床応用
| Project/Area Number |
21K09228
|
|---|
| Research Institution | Okayama University |
|---|
Principal Investigator |
長谷井 嬢 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (40636213)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
尾崎 敏文 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (40294459)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 原発性悪性骨腫瘍 / 人工知能 / 深層学習 / Ｘ線画像 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、骨肉腫・ユーイング肉腫の膝X線画像読影を行うモデルにおいて、臨床応用まで見据えた計画としており、国内臨床試験を予定することとなった。岡山大学病院、大阪国際がんセンター、金沢大学附属病院、近畿大学病院、弘前大学医学部附属病院から骨肉腫・ユーイング肉腫のX線画像、水島中央病院より正常膝X線画像の提供を受けた。岡山大学病院の腫瘍画像の7割、正常膝X線画像の7割のDICOMデータを使用し、U-netをベースとしてプロトタイプを開発した。性能評価には外部データセットとして、大阪国際がんセンターの腫瘍画像と、水島中央病院の正常膝X線画像を用いた。性能試験ではAUC:0.92と極めて良好な結果を示した。しかし、薬事申請を考える場合、試験データに相当数の症例が必要になる見込みとなったため、腫瘍画像枚数を大幅に増やす必要性が生じた。そこで、名古屋大学医学部附属病院、国立がん研究センター中央病院を新たにデータ提供施設をして迎え、骨肉腫・ユーイング肉腫のX線画像データの提供を受けた。全てのデータは匿名化し、アノテーションも実施完了した。臨床試験プロトコルを作成し、PMDAレギュラトリーサイエンス戦略相談事前面談を2022/12/14に行った。指摘項目について修正を行い、2024/3/22にRS戦略相談で対面助言も受けた。
今後、追加学習データでモデルのアップデートを行い、PMDAとの協議の上プロトコールを確定し、臨床性能試験実施していく予定である。
|
