| 研究課題/領域番号 |
21K07674
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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 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
堀 雅敏 神戸大学, 医学研究科, 特命教授 (00346206)
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| 研究分担者 |
大西 裕満 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20452435)
SOUFI MAZEN 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (80823525)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
佐藤 嘉伸 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70243219)
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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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021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 | 放射線診断 / 人工知能 / セグメンテーション / 不確実性 / 精度 / コンピュータ支援診断 / CT / MRI / 放射線診断学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Ⅰ. 3次元医用画像データの収集と整備を行う。放射線科医が腹部臓器の抽出を行うことで臓器領域の「正解」データを作成する。次に、腹部3次元医用画像からの臓器自動抽出とその「確からしさ」（あるいは不確実性）出力ができるようにする。
Ⅱ. 人工知能(AI)による臓器自動抽出は完全でなく、修正が必要になる場合がある。修正の必要性とBayesian U-Netの「確からしさ」との関連を調べ、AI出力を臨床に利用するための良好な指標を開発する。
Ⅲ. AIシステムの学習に使用しなかった症例に対し、Bayesian U-Net を用いた臓器自動抽出を行う。「確からしさ」スコアを利用したAI性能向上の手法を探る。
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| 研究成果の概要 |
腹部3次元医用画像から、臓器領域を自動的に抽出するとともに、その精度の指標となるuncertainty値（「不確実性」あるいは「確からしさ」の値）を出力する人工知能（AI）システムを構築した。人が用手的に領域抽出した結果を正解として、AI自動抽出の精度を評価した。その結果、uncertainty値は、AIによる臓器領域自動抽出の精度と相関していた。本研究により、AIが出力した結果の信頼性を評価するための重要な知見が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医学の様々な分野に人工知能（AI）の応用が進んでいる。しかし、臨床に導入する上で幾つかの課題もある。AIが示す結果の信頼性をどのように評価するかという問題はその一つである。本研究では、AIによる腹部医用画像からの臓器領域自動抽出を対象として、AIの出力結果がどの程度確からしいのかを定量的に評価することに取り組んだ。本研究の成果は、AIを医療応用する上で重要な知見をもたらした。日常診療への有効的なAI活用に役立つものであり、今後の医療レベル向上に貢献することが期待できる。
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