| Project/Area Number |
22K20509
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0403:Biomedical engineering and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 膀胱癌 / 膀胱内視鏡 / 人工知能 / セグメンテーション / bladder cancer / segmentation / artificial intelligence / cystoscopic image / image processing / 画像処理 / Cystoscopy / Bladder cancer / Artificial Intelligence / Tri-scan |
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| Outline of Research at the Start |
膀胱癌は経尿道的膀胱腫瘍切除術(TURBT)後に再発が多い腫瘍である。TURBTの際に取り残しなく腫瘍を切除することが膀胱内早期再発の予防となる。人工知能 (AI)のセグメンテーションシステムは、検者の経験に依存しない、腫瘍の領域提示を行う客観的で再現性のあるシステムとなる可能性がある。また、腫瘍は一般的に赤色を呈しており、この部分を強調する画像処理を行うことで、腫瘍がより強調されるTri-scan強調画像が作成可能である。本研究では、Tri-scan強調画像を用いた膀胱内視鏡におけるAIセグメンテーションシステムを構築し、その有用性を評価する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Bladder cancer have high intravesical reccurence rate after transurethral resection of bladder tumors (TURBT), due to intraoperative oversight of the tumor or inadequate resection during TURBT. In this study, we used an artificial intelligence(AI)-based segmentation system and verified its usefulness for tumor detection. We improved the AI algorithm and created a new training image using an image processing technique defined as Tri-scan enhanced image. The improved AI algorithms were verified to be optimal algorithms, and training using these algorithms was performed on a high-performance computer to further improve accuracy. The system is now being implemented on a video to superimpose on the actual endoscope situations.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
膀胱癌は高齢者に多い疾患であり、高齢社会の本邦においては今後も症例数が増えることが予想される。早期の膀胱内再発の一因として、手術中の腫瘍の見落としや、不十分な切除が原因とされる。近年、人工知能によるセグメンテーションシステムを用いることで、腫瘍再発の抑制が可能と考え、これにより再手術を減らすことで、高齢者への不必要な侵襲を減らすことができる。またこれは、医療費の削減や膀胱癌再発率の低下につながり、高齢社会の本邦に於いても意義ある課題と考えられる。
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