2023 Fiscal Year Research-status Report
脊椎転移による切迫麻痺病変をCT画像で検出するAIプログラムの開発
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22K11400
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| Research Institution | Saitama Medical University |
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Principal Investigator |
篠田 裕介 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (80456110)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡 敬之 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (60401064)
小林 寛 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (20407951)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 脊椎転移 / 脊髄圧迫 / CT / 麻痺 / ADL / AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脊柱管内病変がある50症例の造影CTを教師データとして骨転移専門医が読影し、全ての脊柱管と、脊柱管内に進展した腫瘍に、アプリケーション上で関心領域としてマーキングした。脊柱管を認識させるためのマーキングは、C2からS1までの全スライスの脊柱管を対象に行った。
50例の脊柱管と脊柱管内病変のマーキングを終えた後、AIによる学習を行い、新規10症例を用いて、脊柱管および脊柱管内病変を自動抽出した。
脊柱管の自動抽出は概ね問題なくできていたが、C2より頭側および、S1より尾側の脊柱管も脊柱管として認識されていた。さらに、複数症例で、脊柱管が存在しないスライスにおいて、誤って脊柱管と認識される部位があった。その他、原因不明だが、椎体前方を脊柱管と認識するケースもみられた。また、転移による脊柱管の破壊が強いケースにおいて、脊柱管ではない部分が脊柱管として認識されることがあった。
脊髄圧迫がある大きな転移では全例で脊柱管内腫瘍を検出できていた。しかし、疑陽性のスライスが多数みられる症例も存在した。
そこで同じ50症例を用いて、マーキングの方法を変更して、再度学習させることとした。具体的には、脊柱管内の小病変はマーキングしない、脊柱管内の範囲の腫瘍のみにマーキングしていたが、脊柱管をはみ出している部分も含めてマーキングを行った。現在、マーキングを終えて、再度学習を行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
マーキング、学習ともに予定より時間を要している
学習に関するプログラムの変更を試みていたが、現実的には対応が難しいことが分かった。
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| Strategy for Future Research Activity |
脊柱管や腫瘍をより正確に認識させるため、教師データとして使用している画像で、連続切片の情報をAIに学習させる方針としたが、技術的に困難であることがわかった。
現在、腫瘍のマーキング方法を工夫することで、腫瘍の認識精度を向上させるように学習中である。造影CTでの認識精度が向上したら、単純CTを教師データとしてAI学習を行う。
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| Causes of Carryover |
進行の遅れに伴う学会発表中止による。次年度に学会発表を行っていく予定。
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[Journal Article] Recurrent glioblastoma metastatic to the lumbar vertebra: A case report and literature review: Surgical oncology.2023
Author(s)
Matsuhashi A, Tanaka S, Takami H, Nomura M, Ikemura M, Matsubayashi Y, Shinoda Y, Yamada K, Sakai Y, Karasawa Y, Takayanagi S, Saito N
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Journal Title
Front Oncol.
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed
