| 研究課題/領域番号 |
19K22969
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
南川 丈夫 徳島大学, ポストLEDフォトニクス研究所, 准教授 (10637193)
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| 研究分担者 |
安井 武史 徳島大学, ポストLEDフォトニクス研究所, 教授 (70314408)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2019年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | ラマン散乱分光法 / 末梢神経 / 神経温存手術 / 機械学習 / サポートベクターマシン / 組織判別分析 / 組織判別 / 抹消神経 / スペクトル解析 / バイオイメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在のがん手術では，がんの全摘除のみならず，非侵襲的術式により術後の患者のQuality of Lifeの維持も需要な治療方針となってきた．その際，末梢神経の温存が重要な役割を担う．そこで本研究では，機械学習を取り入れたラマン散乱分光法を用いることで，末梢神経を含む生体組織の非侵襲かつ的確に検出可能なAI組織判別法の開発を行う．
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| 研究成果の概要 |
現在のがん手術では，がんの全摘除のみならず，末梢神経の温存手術による術後の患者のQOLの改善も重要な課題となっている．そこで本研究では，ラマン散乱分光法による組織観察法を基盤に，入力データ，スペクトル処理，組織判別の因果関係を活用して，最適化された科学的根拠（物理的に意味のある特徴量）に基づいた末梢神経およびその周囲組織の選択的判別法の開発を行った．特に，判別根拠に基づく機械学習最適化アルゴリズムを開発し，組織判別根拠となる特徴量を明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の機械学習を用いた分光学的組織判別法では，入力データの処理層においてもはや人間には理解できない（物理的に理解ができない）情報処理が施されてしまっていた．そのため，情報処理の科学的根拠がわからないという点で，患者の命に関わる医療機器への適用には非常に高いリスクを伴う．本研究では，判別分析における因果関係に着目することで科学的根拠を明らかにしうる新たなラマン分光学的組織判別法を実現した点に学術的意義がある．本研究がさらに展開されることで，科学的根拠に基づく神経温存手術の実現が期待され，医学的意義を有する．
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