| 研究課題/領域番号 |
21K07154
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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50010:腫瘍生物学関連
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| 研究機関 | 大分大学 |
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研究代表者 |
中沼 寛明 大分大学, 医学部, 客員研究員 (60837459)
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| 研究分担者 |
遠藤 裕一 大分大学, 医学部, 講師 (20468010)
徳安 達士 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
猪股 雅史 大分大学, 医学部, 教授 (60315330)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 胆嚢癌 / NBI / 深達度診断 / 人工知能 / 狭帯域光観察 / AI癌深達度診断 / 術中NBI / AI画像認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，胆嚢癌の至適術式決定に必要とされる新たな深達度診断法を確立する研究である．胆嚢癌手術中に得られた漿膜面から見たNBI所見と切除病理標本における深達度評価のデータライブラリを作成し，漿膜面からの微小血管の変化を術中に教示する人工知能ソフトウェアを構築することで，新たな胆嚢癌術中深達度診断システムの開発を行う．本研究の成果は，NBI観察下における癌浸潤の自動検出を可能にするものであり，NBI所見による癌浸潤による組織変容を他癌種に応用することで，癌周囲の微小環境をAIが評価分析する基盤となる研究である．
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| 研究成果の概要 |
本研究は、胆嚢癌における癌深達度と術中NBIによる陽性所見の関係を評価し人工知能を用いた新たな診断法を確立することを目的としている。これまでに胆嚢癌26例を集積し、NBI所見に基づく深達度診断の精度と脈管侵襲の評価について検討した。新たに39例まで症例を増加させ、術中観察部の病理学的な網羅的解析を行うことで、NBI陽性所見が脈管侵襲と有意に関連することを確認した。さらにNBI陽性所見の人工知能への学習を福岡工業大学と共同し進めている。これにより、人工知能を用いた術中NBIを用いた診断法確立の可能性を示すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、胆嚢癌の深達度と術中NBI所見の関係を評価し、新たにNBI陽性所見が脈管侵襲と関連することを確認した。これにより、術中NBIを用いた診断が有用であることを示した。今後、人工知能を用いた術中NBI陽性所見診断システム開発を進めることにより、術中NBI所見による癌深達度診断の客観性が担保され、診断の精度向上が期待される。術中の正確な癌深達度診断が可能となることにより、適切な術式による患者負担の軽減及び医療コストの削減が期待される。また今回の研究で得た知見を他領域に応用することにより、新たな領域での術中診断法の確立が期待される。
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