| 研究課題/領域番号 |
18K07713
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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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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
梁川 雅弘 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (00546872)
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| 研究分担者 |
新岡 宏彦 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 特任准教授(常勤) (70552074)
富山 憲幸 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (50294070)
本多 修 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (80324755)
三宅 淳 大阪大学, 国際医工情報センター, 特任教授 (70344174)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018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 | 人工知能 / CT / 肺癌 / 病理組織診断 / 浸潤成分 / ニューラルネットワーク / 予後 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、肺癌の3次元CT画像データから病理組織診断の予測や病理学的浸潤成分による悪性度予測を行う為の人工知能システムを基礎工学部と共同で開発した。開発した人工知能の画像学的診断能を放射線科医の診断能と比較・検討することで、人工知能の使用が放射線科医師の診断能に与える影響についても統計学的に解析した。また、ブラックボックスとされている人工知能の診断過程を、その着目部位をCT画像上にカラー表示することで、視覚的に理解できるようにした。本研究は、放射線科医の為の画像診断補助システムの構築とそれらの技術発展につながる研究である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺癌は世界的にも最も致死的な癌の一つであり、早期発見・診断を行い、適切な治療を行う必要がある。臨床の場での肺癌診断の最前線として、画像診断の寄与するところは大きいものの、CT画像のみから病理組織診断や浸潤成分を診断するには限界がある。近年、第三次人工知能（AI）ブームが到来し、医療分野においても人工知能技術の開発は目覚ましい。病理組織診断や病理学的浸潤成分、周囲への浸潤予測など腫瘍の悪性度に関するAIを開発することができれば、CT画像のみから、予後因子との関連性の検討や的確な治療方針の選択に役立てることが可能になると期待される。
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