| 研究課題/領域番号 |
19K09666
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分56030:泌尿器科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
|---|
研究代表者 |
藤井 靖久 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (70282754)
|
|---|
| 研究分担者 |
石岡 淳一郎 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 講師 (10596878)
熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / 画像診断 / 前立腺癌 / 腎腫瘍 / MRI / CT / 腎癌 / 血管筋脂肪腫 / ディープラーニング / 融合画像 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
申請者らは、これまでディープラーニングの手法を含め，腎腫瘤の画像診断について多くの新規の技術を開発してきたが、正確性、客観性、簡便性、再現性の全ての条件を満たすことができなかった。本研究は、腎腫瘤診断で最も有用な画像診断であるダイナミック造影CTおよびMRIのマルチチャンネル画像の情報を生かし、ディープラーニングの手法を用いて、実用的なコンピュータ支援腎腫瘤画像診断システムを構築することが目的である。
診断システムから得られる情報により、腎腫瘤に対して、経過観察、針生検、即時手術などの方針を適切に選択できるようになり、世界的に数多くの腎腫瘤患者で、不要な手術や針生検が回避できることが期待される。
|
| 研究成果の概要 |
複数のMRI画像を使用し、癌の有無のみならず、癌域を画像アウトプットするMRI前立腺癌自動診断プログラムを開発した。T2W単独モデル、T2W+DCEモデル、bpMRIモデル、mpMRIモデルの4種類のモデルを開発し、診断能を比較した結果、mpMRIモデルが最も優れた診断能を有していた。bpMRIへのDCE追加は偽陽性を減少させ、陽性的中率の向上に寄与した。これは現在の実臨床でmpMRIの使用が推奨されていることと一致する結果であった。私たちの開発したmpMRIモデルでは、医師読影陽性の癌域の72%を指摘、陽性的中率は80%であり、読影支援ツールとしての実用可能性が示唆された。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、PET画像など新規の医療画像の進歩が目覚ましいが、同時に従来のCT, MRIといった医療画像においても画像技術は進歩し同時に放射線診断医による読影診断能も向上している。一方、読影診断能の向上とともに読影者間差異の解消が重要課題となり、人工知能の導入による発展が期待される分野である。今回、複数の画像を使用するMRI前立腺癌自動診断プログラムを開発した。実臨床における診断と同様に複数画像を使用したモデルであり、前立腺癌MRI診断における読影支援ツールとしての実用可能性が示唆された。
|
