| 研究課題/領域番号 |
19K08155
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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 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
白石 順二 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30551311)
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| 研究分担者 |
小林 聡 金沢大学, 保健学系, 教授 (30313638)
田中 利恵 金沢大学, 保健学系, 准教授 (40361985)
南 哲弥 金沢医科大学, 医学部, 教授 (60436813)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019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 | 未病 / 人工知能 / 機械学習 / 肺がん検診 / CT / コンピュータ診断支援 / 肺がん / 画像データベース / 低線量CT / 深層畳み込みニューラルネットワーク / 喫煙 / 肺年齢 / CT検診 / コンピュータ支援診断 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，継続的に蓄積された7万例以上の肺がんCT検診の大規模画像データベースを使用し”未病の検出”の具現化を試みる．“未病の検出”には，未病の状態の参照基準を決定する必要があるため，長期にわたり継続的に検診を受診している被検者のうち，最初のうちは正常と判定されながら，途中で異常所見が発見されたグループについて，異常所見が発見される前の，正常と判定された最後の年の段階を未病と仮定する．この未病と正常のグループとの違いを，様々な付帯情報（性別，喫煙歴，年齢など）や，人工知能を用いたCTの画像解析結果から明らかにした上で，呼吸器領域における未病の検出のコンピュータ支援診断を開発する．
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| 研究成果の概要 |
未病段階での肺がんの検出を目的とする本研究では，継続的に肺がんCT検診を受診している被検者のうち，最初のうちは正常と判定されながら，途中で異常所見が発見された被検者の，異常所見が発見される前の，正常と判定された最後の年を未病の状態と仮定し，世界で最初の未病の状態の症例の画像データベースを構築した．本研究の初期段階では，11年にわたり実施された被検者約2万3千人，検査数約4万5千件の肺がんCT検診全体の画像データベースを構築し，そこから世界初となる未病の状態の症例の画像データベースを抽出した．その後，未病の検出を前提として，喫煙者と非喫煙者の判別，若年者と高齢者の判別を，深層学習により試みた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「未病」とは，検査をしても結果に異状がない，もしくは，検査結果に異状があるけれども自覚症状が何もない状態を指し，未病の段階で，適切な治療を行うことで深刻な事態に進行することを防ぐことが可能になる．しかしながら，未病の段階で何らかの異常を見つけて病気を予防するための診断法に関しては未だ不明な点も多く，その解明には新しい視点からのアプローチが必要である．特に呼吸器領域においては，慢性閉塞性肺疾患や，超早期の肺がん，間質性肺疾患を対象とした未病の診断が考えられるが，専門医や放射線科医の読影に強く依存し，研究代表者らの知る限りでは，呼吸器領域における未病の検出の具現化を試みた研究はこれまでにない．
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