| 研究課題/領域番号 |
17K10403
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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 |
放射線科学
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| 研究機関 | 神戸大学 (2019)
大阪大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
堀 雅敏 神戸大学, 医学研究科, 特命教授 (00346206)
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| 研究分担者 |
大西 裕満 大阪大学, 医学系研究科, 准教授 (20452435)
佐藤 嘉伸 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70243219)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 臨床 / 放射線 / コンピュータ支援診断 / ビッグデータ / 画像解析 / CT / MRI / 肝線維化 / 情報工学 |
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| 研究成果の概要 |
人工知能や統計アトラスの技術を用いて医用画像（CT, MRI）の診断を支援するシステムを開発した。これら技術の応用として、1) MRIによって得られ得る肝臓の立体形状を分析することで、肝線維化ステージを推定するシステム、2) CT画像から腎動脈を自動抽出して構造を判定するシステムを開発した。いずれも直ちに臨床応用可能な精度を得ることはできなかったが、精度向上のための課題が明らかとなり、今後の精度向上につながり得る結果を得た。本研究は、統計アトラスを用いて大局的な臓器形状変化を定量化する技術や人工知能技術が、コンピュータ支援診断に応用できる可能性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、医用画像（CTやMRIなど）のデータ量は増大は著しく、画像診断を支援するコンピュータ・システムへのニーズが増大している。本研究では、人工知能や統計アトラスの技術を開発し、その応用として2種類のシステムを試作して、コンピュータ支援診断の精度向上につながり得る結果を得た。こうしたシステムは、画像診断専門医不足に対応し、多量のデータから医療に有益な情報を精度良く抽出するのに役立つと考えられ、今後の医療レベル向上に貢献することが期待できる。
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