| 研究課題/領域番号 |
20K16798
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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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小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022-2023)
大阪市立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
島崎 覚理 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (30803100)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 人工知能 / AI / 深層学習 / Deep learning / 僧帽弁逆流症 / 大動脈弁狭窄症 / 弁膜症 / 胸部レントゲン写真 / ディープラーニング / 胸部レントゲン / 心機能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
胸部レントゲン画像は最も基本的な放射線画像検査の一つである。胸部レントゲン画像から簡単に算出できる心機能推定の指標の一つの心胸郭比は、心機能の推定に用いられるが、心エコーを用いた心機能の評価と比較すると、客観性や精度において劣る。
本研究では人工知能を用い、心エコーで得られる心機能推定値に類似した値を胸部レントゲンから導き出すことを目的とする。
この研究結果で、心エコー法に熟練した医師や技師だけでなく、様々なシチュエーションにおいても心機能のスクリーニング・評価を可能とし、適切なタイミングで適切な治療を可能になる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、人工知能の一種であるディープラーニングを用いて、胸部レントゲン画像から僧帽弁閉鎖不全症と大動脈弁狭窄症を診断するモデルを開発した。単一施設で収集された1万枚以上の胸部レントゲン画像を用いてモデルを作成し、高い診断精度を達成した。本モデルにより、心エコー検査などの高度な検査を行わずとも、胸部レントゲン画像のみから弁膜症を診断できる可能性が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、ディープラーニングを用いることで、胸部レントゲン画像から僧帽弁閉鎖不全症と大動脈弁狭窄症を高い精度で診断できることを世界で初めて示した。弁膜症の診断に心エコー検査が広く用いられているが、本モデルにより、より安価で簡便な胸部レントゲン検査のみでも診断が可能となる。これにより、スクリーニングの拡大や、心エコー検査へのアクセスが制限される地域での弁膜症診断の改善が期待される。
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