| 研究課題/領域番号 |
20K08060
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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 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
寺本 篤司 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (00513780)
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| 研究分担者 |
塚本 徹哉 藤田医科大学, 医学部, 教授 (00236861)
今泉 和良 藤田医科大学, 医学部, 教授 (50362257)
齋藤 邦明 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (80262765)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 特発性間質性肺炎 / 画像生成 / 画像分類 / CT画像 / 病理画像 / 人工知能 / 敵対的生成ネットワーク / 特発生間質性肺炎 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
特発性間質性肺炎は国の難病に指定されており，適切な治療のために正確な診断を行う必要 があるが，その性質から症例が少なく診断できる医師も限られている.そこで本研究では特 発性間質性肺炎の診断を支援するため，健常あるいは高有病率疾患の膨大なデータを，希少 な特発性間質性肺炎のデータに変換する技術を開発し，得られた画像を用いて特発性間質性 肺炎の有無，病型，重症度，治療効果，予後など診断に有用な情報を得る手法を開発する.
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| 研究成果の概要 |
特発性間質性肺炎は難病指定されており適切な治療を行うためには正確な診断が必要となる。本研究では、画像生成・変換技術と深層学習技術を組み合わせた特発性間質性肺炎の診断支援手法を開発した。胸部CT画像と病理組織標本画像を使用し、患部領域の抽出や特発性間質性肺炎と一般的な間質性肺炎の分類を行った。また、特発性間質性肺炎のCT画像を一般的な間質性肺炎の画像から変換生成する方法を開発した。病理画像の分類では特発性間質性肺炎の標本数が少ないため、敵対的生成ネットワーク（GAN）を使用して類似した肺炎画像を生成し、学習データとして利用した。その結果、少数の症例であっても高い分類精度が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
収集できるデータが少ない医用画像について、画像生成・変換技術の有用性を示すことができた。また、社会的には、特発性間質性肺炎の患者数が少なく診断が困難な現状に対し、画像解析技術の活用により診断の精度と効率を向上させることが期待される。これにより、早期の診断や適切な治療の提供が可能となり、患者の生活の質の向上や医療負担の軽減に寄与することが期待される。
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