| 研究課題/領域番号 |
18K17184
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 愛知学院大学 |
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研究代表者 |
木瀬 祥貴 愛知学院大学, 歯学部, 講師 (30513197)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | Deep Learning / シェーグレン症候群 / Deep learning |
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| 研究成果の概要 |
シェーグレン症候群患者と健常者の耳下腺CT画像および耳下腺・顎下腺の超音波画像を使用し、人工知能による診断精度の検証を行った。結果はCT・超音波画像ともに経験の浅い読影医よりも診断精度が高く、熟練した放射線科医と同等であることを示した。従って、人工知能によるシェーグレン症候群のCTおよび超音波画像診断精度は、放射線科医の診断のサポー トに成り得ることが示唆された。さらに我々は、シェーグレン症候群患者、健常者に加え唾石症により炎症を併発している患者を対象に追加し、それら3種類の超音波画像を人工知能がどのくらいの精度で分類できるか調査し、熟練した放射線科医と同等の診断精度であることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
シェーグレン症候群は、確定診断のため特殊な検査が必要であることと、進行が緩慢であるため患者自身が自覚するのに時間がかかるため早期発見が困難な病気である。本研究では、CT・超音波検査画像を人工知能で診断させ精度の高い診断性能を示した。従って、シェーグレン症候群のスクリーニングが可能となり早期発見へと繋がることが期待できる。
最新技術である人工知能の精度の検証および患者への応用の可能性があることから、学術的意義および社会的意義は大きいと考えられる。
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