2023 Fiscal Year Research-status Report
Development and sophistication of computer-aided diagnosis software based on the diagnostic imaging procedure of doctors
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22K15877
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
越野 沙織 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (50801552)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | コンピュータ支援診断 / コンピュータ支援検出 / 画像診断 / 人工知能 / 脳動脈瘤 / 脳出血 / 肺結節 / 大脳白質病変 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 申請前に開発に携わった、胸部CTにおいて病変を検出するAIソフトウェアの性能改善を行った。放射線診断専門医の立場から、AIの誤った検出を指摘し、学習データの改善を試みた。また学習データの違いが読影医の検出能力に影響するかを調査し、International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (Impact Factor: 3.4)への掲載が決定した。
(2) 申請前に開発に携わった、頭部CTで脳出血や脳梗塞を検出するAIソフトウェアや、頭部MRIで脳動脈瘤や白質病変を検出するAIの性能改善を行った。白質病変を自動的に検出するAIを高度化させ、医師や従来のAIと同等以上の性能を示すことが出来た。本研究についてはScientific Reports (Impact Factor: 4.9)に受理された。
(3) 2019年9月に申請者が携わった脳動脈瘤検出AIが国内初の薬事承認を取得し、画像診断AIが実用化される先駆けとなった。AI読影の現状と展望について、診療所マネジメントEXPOや岐阜健康管理センター内学術講演会、第621回大分県北部地区小児科医会、東京大学生産技術研究所内 学びのイノベーション・プラットフォーム STEAM Learning Communityにて招待講演を行った。またプレジデント社の医学部進学MATEや、Rad Fan 2024年2月号にて執筆した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
AIの高度化に成功し、論文が受理されたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
学習や解析に必要なデータをさらに蓄積し、学会発表や論文雑誌への投稿を行いたい。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍が落ち着いてきた頃だが、就業上の理由から国際学会に現地で発表することが困難であったため。
次年度には論文執筆を行い、英文校正費として使用したい。
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[Journal Article] Performance changes due to differences among annotating radiologists for training data in computerized lesion detection2024
Author(s)
Yukihiro Nomura, Shouhei Hanaoka, Naoto Hayashi, Takeharu Yoshikawa, Saori Koshino, Chiaki Sato, Momoko Tatsuta, Yuya Tanaka, Shintaro Kano, Moto Nakaya, Shohei Inui, Masashi Kusakabe, Takahiro Nakao, Soichiro Miki, Takeyuki Watadani, Ryusuke Nakaoka, Akinobu Shimizu, Osamu Abe
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Journal Title
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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