| 研究課題/領域番号 |
16K15327
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
病態検査学
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
木村 文一 信州大学, 学術研究院保健学系, 講師 (10621849)
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| 研究分担者 |
太田 浩良 信州大学, 学術研究院保健学系, 教授 (50273107)
佐藤 之俊 北里大学, 医学部, 教授 (90321637)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | Malignant mesothelioma / Cytology / Effusion / Image analysis / Texture analysis / Support vector machine / Cross validation / 悪性中皮腫 / 反応性中皮細胞 / 画像解析 / テクスチャ解析 / ガボールフィルタセット / 10-分割交差検証 / 1症例抜き交差検証 / Signal intensity / GLCM / Local binary pattern / Tamura特徴量 / texture analysis / signal intensity / Mesothelioma |
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| 研究成果の概要 |
今回の研究では、悪性中皮腫細胞核の核領域の信号値、形状特徴、GLCM、大津の閾値によるオイクロマチン面積比および各クロマチン領域の信号値、Local binary pattern、Tamura特徴量、ガウシアン・ガボールフィルタによる特徴量は核異型の特徴を表していることを明らかにした。さらに、これら特徴量を用いたサポートベクタマシン判別分析によるテクスチャ解析の判別率は80-100%であった。これらの中でガボールフィルタを用いた判別率は一番高い値を示し、日常の細胞診検査を行っていく上で、非常に有用な方法であると思われる。今回作成したソフトウェアを細胞診検査のルーチンワークに有効に活用したい。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
細胞診検査は体の様々な部位から細胞を採取して、顕微鏡を用いて細胞の形から疾患を判断できる優れた検査法であるが、悪性中皮腫など一部の疾患は、ときに癌ではない炎症性の疾患などと判別が困難な場合がある。近年悪性中皮腫の罹患率が増加している中、早期発見・治療が重要になってくる。そこで人の目では判断が難しい悪性中皮腫をコンピュータの目で、早期発見、正確な診断を行うことで患者に寄与する。またこの方法が確立すれば、他の疾患の判別にも応用が可能になる。今回の研究成果によって、細胞診検査の補助診断ツールとして悪性中皮腫の早期にかつ正しい診断が行えるようになったと確信している。
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