| 研究課題/領域番号 |
20K09713
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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56050:耳鼻咽喉科学関連
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
上田 勉 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (70522928)
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| 研究分担者 |
樽谷 貴之 広島大学, 病院(医), 助教 (10569007)
卜部 祐司 広島大学, 病院(医), 寄附講座准教授 (10648033)
河原 大輔 広島大学, 病院(医), 助教 (20630461)
竹野 幸夫 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (50243556)
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 深達度診断 / 経口的咽喉頭手術 / Radionics / 人工知能（AI） / Deep learning / 咽喉頭癌 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
咽喉頭癌に対する経口的咽喉頭手術は低侵襲かつ必要最小限の切除を持って治癒をもたらすことが利点であり、その切除ラインの正確な設定は大変重要である。しかし、現時点で治療前に触診による人間の知覚的な深達度診断ができない部分の完全な深達度診断は存在していないため、深部切除に難渋することがある。本研究は、咽喉頭癌に対して経口的咽喉頭手術を施行した症例を対象とする。Radiomicsを用いて治療前に内視鏡画像や超音波画像などのデータから特徴量を抽出し人工知能を用いて機械学習させ、超高精度な深達度診断ができるシステムの構築を行う。
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| 研究成果の概要 |
咽喉頭癌の画像をRadiomics解析し、上皮下浸潤の有無の診断能を検討した。クロスバリデーションにおけるAccuracyは平均83.3%、Sensitivityは平均87.3%、Specificityは平均76.1%、AUCは平均0.868だった。AIによる深達度診断が内視鏡医による診断を補完することが示唆された。経口超音波の深達度診断も内視鏡所見を補完する結果が出た。陽性的中率は、肉眼所見で65.6％、拡大内視鏡診断で78.9%および経口超音波では82.1％であるが3つを組み合わせると100％となった。AIと医師の診断により、超高精度の術前深達度診断をすることが可能であることが分かった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AIと医師の診断により、経口的咽喉頭手術を施行する頭頸部癌症例に対して，術前の超高精度の深達度診断をすることが可能となれば、触診による深達度診断が不可能な部位での適切な切除が可能になり，術後の嚥下障害を含めた合併症の回避が可能となる．その結果，特に高齢者の多い頭頸部患者の術後のQOLの向上に寄与すると考える。現在徐々に普及している経口的ロボット支援下手術にも応用が可能であり，更なる低侵襲手術の発展に寄与すると考える．
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