| 研究課題/領域番号 |
17H01714
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
計算機システム
|
|---|
| 研究機関 | 広島大学 |
|---|
研究代表者 |
小出 哲士 広島大学, ナノデバイス・バイオ融合科学研究所, 准教授 (30243596)
|
|---|
| 研究分担者 |
田中 信治 広島大学, 病院(医), 教授 (00260670)
玉木 徹 広島大学, 工学研究科, 准教授 (10333494)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円)
2019年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2018年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2017年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
|
|---|
| キーワード | 計算機システム / 画像認識 / 内視鏡診断支援 / 医用応用のための画像診断システム / ハード・ソフト協調設計 / 集積回路 / 機械学習・深層学習 / 転移学習 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では、高精細画像の消化管の拡大・非拡大NBI内視鏡画像を、診察時に診察室で、リアルタイムに客観的指標を用いて腫瘍を分類し、医師へ提示する汎用的診断支援システム（CAD）の基盤技術を開発した。特に、①内視鏡の機種に依存しない汎用的な診断支援を実現するために、過去の画像データベースの再利用を可能とする転移学習技術の開発、②欧米においても普及している非拡大NBI内視鏡画像の病変の認識を可能とする画像解析技術の開発、並びに、③高精細画像のリアルタイム処理と90%以上の腫瘍の識別精度を実現するためのソフトとハードの実装の基盤技術を開発した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今後、検査用内視鏡も高精細・広角画像なることから、画像をより拡大し精細に観察することにより、早期癌の診断が期待されている。一方で、人間が観察する情報量が増加するため、診察時間の短縮のためには、リアルタイム診断支援CADシステムにより、腫瘍と非腫瘍の境目をより正確に提示することにより、医師と患者の負担が軽減できる。本研究はハードウェア化による組込システムを開発すると同時に、高精度なリアルタイム診断支援技術CADシステムをソフトウェアとハードウェアの協調設計において開発する極めて新しい試みである。
|
