| 研究課題/領域番号 |
18K15553
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 佐賀大学 |
|---|
研究代表者 |
江頭 玲子 佐賀大学, 医学部, 助教 (70457464)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 間質性肺炎における肺癌発生 / 肺線維症 / 人工知能 / 間質性肺炎 / 間質性肺炎に合併した肺癌の自動セグメンテーション / 間質性肺炎に合併した肺癌の自動ラベリング / 肺癌 / 画像診断 / Radiogenomics |
|---|
| 研究成果の概要 |
工学系研究協力者との共同研究で「肺癌を発生した肺線維症のCT画像」と「長期経過観察をしても肺癌が発生しなかった肺線維症のCT画像」を人工知能（AI）に学習させ肺癌発生のリスクとなり得る肺線維症の画像所見を検出することを目的に研究した．ResNet18をSimSiamのEncoderの部分にを利用したモデルを構築し，潜在空間上に類似特徴量を有する画像が配置されるように設定した．経過で肺癌が発生した領域とその同一部位の過去画像（陽性画像），発癌しなかった領域の経過の画像（陰性画像）を検索画像として，類似画像検索から，発癌高リスク領域の検出は可能であることがわかった．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肺線維症のCT画像において，肺癌が発生する領域には，発生しない領域と比べ何らかの特徴が存在し，それを把握しておくことにより，リスクの高い患者さんを早期発見し，厳重に経過観察することが可能となると考えられる．
|
