| 研究課題/領域番号 |
17K16775
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
泌尿器科学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
池田 篤史 筑波大学, 附属病院, 病院講師 (50789146)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 膀胱癌 / 人工知能 / 膀胱内視鏡検査 / 転移学習 / 画像解析 / 深層学習 / 幾何学的特徴 / 識別 / 癌 |
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| 研究成果の概要 |
膀胱内視鏡検査は、膀胱内再発の多い筋層非浸潤性膀胱癌の診療に必須の検査である。しかし、施行する医師の知識や経験の差によりその診断と治療の精度には、ばらつきが存在する。我々は、人工知能のひとつである深層学習を用いた膀胱内視鏡検査における診断支援技術の開発を行っている。深層学習に基づいた転移学習と胃内視鏡画像を追加した段階的臓器間転移学習による異常検出手法を用い、膀胱内視鏡画像全体から画像的な特徴を抽出し学習させることで病変画像と正常画像を分類する精度が高まり、その診断レベルは、泌尿器科専門医とほぼ同等であることを示した。また、膀胱内視鏡検査の術者の診断レベルを客観的に評価できる可能性が示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人工知能（AI)は膀胱癌の診療において極めて有用なツールになる可能性がある。膀胱内視鏡画像における正常と異常を判別する診断レベルは、泌尿器科専門医とほぼ同等であることが示されてた。膀胱内視鏡検査の術者の診断レベルを客観的に評価できる可能性も示され、AIには医師の教育を助ける役割も期待される。医師の習熟度に合わせたアドバイスが可能となれば、膀胱内視鏡検査における効率のよい観察と診断のレベル向上が見込まれる。さらにリアルタイムのAIによる診断支援が加われば、術者の経験による診断のばらつきを解消させることができ、結果として、すべての膀胱癌患者の治療成績向上が期待される。
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