| 研究課題/領域番号 |
21K08216
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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53030:呼吸器内科学関連
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| 研究機関 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
今泉 和良 藤田医科大学, 医学部, 教授 (50362257)
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| 研究分担者 |
寺本 篤司 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (00513780)
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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: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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 | びまん性肺疾患 / 共焦点レーザー顕微鏡 / 深層学習 / 気管支鏡 / 呼吸器内視鏡 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
プローブ型共焦点顕微鏡プローブ (pCLE) による間質性肺炎の末梢肺病理画像をconvolutional neural networkを用いた深層学習によって解析し、pCLE像の機械判定によるUIP（usual interstitial pneumoniae）診断の正確性を臨床・画像・病理の統合的検討による診断（Multidisciplinary discussion: MDD診断） と前向きに比較検討することで評価し、びまん性肺疾患の内視鏡によるリアルタイム病理診断の確立を目指す。
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| 研究成果の概要 |
プローブ型共焦点レーザー顕微内視鏡 (probe based confocal laser endomicroscopy; 以下pCLE)によるびまん性肺疾患の末梢肺自家蛍光顕微鏡画像（動画）を用いてA Iによる病型分類診断の可能性を検討した。間質性肺炎UIPとfibrotic NSIPのpCLE動画をテクスチャ解析と機械学習法を用いて解析した。74種類の画像特徴量が抽出され、機械学習法としてNaive Bayes法を用いた場合、個々の画像ベースの鑑別については64.7%、症例ベースでは67%の識別正解率であった。AIによるpCLE画像からの間質性肺炎病型鑑別は検討可能な技術である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
プローブ型共焦点レーザー顕微内視鏡 (pCLE)による末梢肺自家蛍光顕微鏡画像は、気管支鏡生検鉗子口を通して肺の末梢に挿入し直接肺の微細構造を観察できる簡便な方法である。肺内には肺胞壁 気管支壁の弾性線維や肺胞マクロファージに自家蛍光があり、これらを直接観察することで肺胞壁肥厚や弾性線維の破壊程度、あるいは肺胞内の炎症状況の微細像がリアルタイムで観察できる。得られる画像は動画データであり、症例毎・疾患毎の画像特徴を肉眼的に抽出するのは困難であるが、本研究でAIを用いた解析が可能であることが示唆されたことは、今後、新しい非浸襲的なびまん性肺疾患の病理診断の確立につながる。
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