| 研究課題/領域番号 |
17K17661
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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 |
医用システム
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
三木 聡一郎 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30707766)
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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 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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| キーワード | コンピュータ支援検出 / 脳動脈瘤 / MR血管撮影 / 人工知能 / コンピュータ支援診断 / 放射線医学 / 画像診断 |
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| 研究成果の概要 |
コンピュータ支援検出(CAD)は医用画像をコンピュータで処理してその結果を人間に提示し、人間による画像診断を補助する技術である。しかしCADが正しい病変を提示しても、それを利用して読影を行う放射線科医の意見が変わらないということが観察されていた。本研究では、ボリュームレンダリング(VR)を用いて脳動脈瘤CADの病変提示を行うことで放射線科医の見逃しをより多く防止することができるという仮説を立て、それを読影実験により検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本では放射線科医が不足している一方で、画像診断の技術は急速に向上し、検査数も急速に増大している。人工知能の技術を用いて医用画像を処理することでより正確かつ迅速な画像診断を実現することができる。しかし人工知能自体の研究と比して、それが出力する結果を人間がどのように活用すべきかについては知見が不足している。本研究により放射線科医がより効率的にCAD技術を利用でき、正確な診断へ寄与することが期待される。
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