Development of a Deep Learning Model for Accurate Staging of Lung Cancer from Preoperative Images

• Project/Area Number: 21K15799
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 菅原 暖斗 東京大学, 医科学研究所, 特任助教 (60883527)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 肺癌 / 病期診断 / 人工知能 / Deep Learning / 画像診断

Outline of Research at the Start

肺癌診療において腫瘍の病期診断は、手術や放射線化学療法など治療方針の決定に極めて重要となる。病期診断は主にCT画像を元に行われ、腫瘍のサイズと浸潤範囲(T因子)、リンパ節転移(N因子)・遠隔転移(M因子)の有無から決定される。
近年、人工知能の一つの形である深層学習モデルが画像認識において高いパフォーマンスを示すことが明らかとなり、医療用画像への応用が報告され始めている。そこで本研究では、深層画像モデルを応用することにより、これまで肺癌の術前画像による病期診断で問題となりやすかった点を克服し、より高精度に病期診断が可能なモデルの開発を試みる。