研究課題/領域番号 |
21K07885
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分53010:消化器内科学関連
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
松村 倫明 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (00514530)
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研究分担者 |
千葉 哲博 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (00381583)
徳長 鎮 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任助教 (30866992)
沖元 謙一郎 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (30770739)
藤江 舞 千葉大学, 医学部附属病院, 臨床工学技士 (90899337)
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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 |
交付 (2022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: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | AI / 大腸癌 / 人工知能 / 内視鏡 / 深達度診断 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、大腸癌の深達度診断を行うCADシステムの開発および医薬品医療機器等法の承認 取得までを目指す。以下の3つのステップで予定する。 ① 前向き画像収集・アノテーション AI診断システムの開発 ② 臨床性能試験(多施設前向き研究) ③ 医薬品医療機器総合機構(PMDA)審査申請
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研究実績の概要 |
令和4年度、大腸癌深達度診断システムと内視鏡専門医が前向きに診断した画像を用いて、診断精度の検証を行った。またこの結果を海外学会での口頭発表した他、国内外の内視鏡企業への売り込みを行った。 大腸癌深達度診断システムと内視鏡専門医が行った診断精度は、AIが高確信度で診断した場合は、専門医が拡大内視鏡を用いて診断した精度と同等であった。一方、低確信度でAIが診断した病変の精度は専門医の診断に及ばなかった。また隆起型腫瘍の診断精度が低い事が判明した。 令和5年度は診断精度の低かった病変の教師画像を使用した再学習を行う事で、大腸癌深達度診断システムの精度向上を図る。 尚、ここまでの結果は、2022年10月9日に国際学会(United European Gastroenterology Week:UEGW2022)にて口頭発表した。タイトル:Utility of computer-aided diagnostic system using white light imaging for the optical diagnosis of colorectal cancer with deep invasion: comparative study with prospective study using magnifying chromoendoscopy.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
国内外の内視鏡企業への売り込みを行ったが契約に至らなかったため。
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今後の研究の推進方策 |
令和5年度は、大腸癌深達度診断システムの診断精度向上の為、正診率が不十分であった隆起型腫瘍と中心とした教師データを使用したシステムの再学習を行う。このAI診断システム向上の為に、専門家である千葉大学・フロンティア医工学センター・准教授の野村行弘先生を研究分担者に新たに迎え、臨床性能試験(多施設前向き研究)と企業への売り込みを含めた機器開発を目指す。
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