| 研究課題/領域番号 |
20K10122
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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57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
榮田 智 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 助教 (80325662)
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| 研究分担者 |
柳本 惣市 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (10315260)
佐々木 美穂 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (10437874)
高木 幸則 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 准教授 (30295084)
角 美佐 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (90284702)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | リンパ節 / US |
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| 研究開始時の研究の概要 |
口腔癌において、頸部リンパ節転移の有無は予後を左右する重要な因子である。USは頸部リンパ節診断において最終的な検査手段として高い評価を得ているが、肉眼的に認知できる所見に限界があること、検査者間の主観性が反映されやすいこと、が問題点となる。そこで、Radiomicsを用いて問題の解決を図る。Radiomicsとは、radiology(放射線医学)と-omics(網羅的な解析・学問)とが合成された造語であり、医用画像から得られる多量の情報を系統的に解析し、臨床的に重要な情報を得るための方法を構築する学問である。全ての画像情報を数値化し定量的に解析するため、高精度で再現性の高い診断が可能となる。
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| 研究実績の概要 |
超音波画像(Dモード画像、Bモード画像)をそれぞれ、トレーニング用：検証用：テスト用に、７：２：１に分類した。トレーニング用および検証用の画像上では、転移リンパ節についてのみ、アノテーションソフトウェアを用いバウンディングボックスを作成し、転移リンパ節についての情報を作成したYOLOv7を用いた転移リンパ節検出モデルに学習させました。検出されたリンパ節に表示されるconfidence scoreに基づいて、B-mode model-1、B-mode model-2、D-mode model-1、D-mode model-2の４つのモデルを作成した。B-mode model-1、D-mode model-1については、検出時に示される信頼度スコアが0.1以上を閾値とした。またB-mode model-2、D-mode model-2については、それぞれROC曲線より算出した、0.23、0.48を閾値とした。これらのモデルから得られた結果を経験豊富な放射線科医と経験の浅い研修医と比較し、診断性能を評価した。比較項目は、Recall、Precision、F1-score、False-positive rate for non-LN area、Accuracy、AUCであった。
結果として、①B-modeでの診断性能は、model-1およびmodel-2ともに放射線科医より低いが、研修医より高かった。②D-modeでの診断性能は、model-1のRecallは放射線科医より高かったが、他は低かった。またmodel-2の診断性能は放射線科医と同等であった。このことから、今回作成したモデルは超音波頸部リンパ節診断のサポートに役立つことが示唆された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
これまでの研究を、論文として発表できた。また５月の学会で発表を予定している。
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| 今後の研究の推進方策 |
モデル解釈分析を行い、診断根拠の明確化を行う。また、B-modeとD-modeの融合モデルの作成を目指す。
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