| 研究課題/領域番号 |
15K08386
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
人体病理学
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| 研究機関 | 北里大学 |
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研究代表者 |
原 敦子 北里大学, 医学部, 准教授 (10276123)
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| 研究分担者 |
三枝 信 北里大学, 医学部, 教授 (00265711)
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| 研究協力者 |
石橋 雄一 (株)スタットラボ, 代表
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 病理診断 / テキストマイニング解析 / 画像解析 / 深層学習法 / 診断支援システム / 病理診断報告書 / 病理組織標本 / テキストマイニング / ディープラーニング（深層学習） / 病理診断支援システム |
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| 研究成果の概要 |
病理診断は客観化＝数値化が難しく、ITによる診断支援システム開発は遅れている。一方、病理診断は組織像から特徴量を解析する思考過程でありこれを数値化出来れば客観化は可能という発想の元、①病理報告書テキスト及び②標本画像を材料に「客観的病理診断モデル」構築を行った。
①では病理報告書をテキストマイニング法等で解析、疾患と報告書内キーワードとの論理的関係を数値化し「インスペクションプログラム」を構築。また報告書内の医学的矛盾や記載ミスを提示する「病理診断支援装置」を開発した。②では乳腺標本を電子化した後、学習データを作成。次に深層学習法を用い新規画像の推定疾患を提示する「病理診断支援装置」を開発した。
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