| 研究課題/領域番号 |
19K17232
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
西尾 瑞穂 神戸大学, 医学部附属病院, 助教 (50581998)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 新型コロナウィルス肺炎 / 胸部単純レントゲン写真 / 深層学習 / 人工知能 / 医用画像処理 / 新型コロナ肺炎 / 胸部単純X線写真 / 肺炎 / 自動診断 / 肺 / 胸部写真 / 読影支援 / コンピューター支援診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は画像診断を専門としない医師に対し自動診断ソフトウェアを用いて胸部写真の読影を支援することである。このためには精度の高い自動診断が必要であり、深層学習を利用する。検出対象として肺結節、浸潤影、胸水、心拡大などを対象とし、複数の病変が検出出来るようにする。また、実際の臨床場面で利用できるように精度を向上させるために、本研究では専門医の知見をソフトウェア処理（深層学習）に反映させることを試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、(i)胸部X線（CXR）上での新型コロナウィルス（COVID）の深層学習ベースの自動診断モデルの開発、(ii)外部検証による本モデルの診断能の評価、(iii)本モデルを用いて放射線科医の診断能が向上するかどうか、の3点を検討することである。我々のモデルはEfficientNetと10000枚以上のCXRを使用して開発された。8人の放射線科医が、DLモデルを使用した場合と使用しない場合の2つの読影セッションにおいて、180枚のCXRを読影した。結果、我々のDLモデルは、COVID vs. NORMAL/PNEUMONIAにおける放射線科医の診断能を有意に向上させることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今回の研究の結果から、胸部単純レントゲン写真（CXR）で新型コロナウィルス肺炎の診断を深層学習のソフトウェアで行うことは可能であり、開発されたソフトウェアは放射線科医の診断能を有意に改善させることが分かった。
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