| 研究課題/領域番号 |
21K08339
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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53050:皮膚科学関連
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| 研究機関 | 愛媛大学 (2022-2023)
筑波大学 (2021) |
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研究代表者 |
藤澤 康弘 愛媛大学, 医学系研究科, 教授 (70550193)
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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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 人口知能 / 人工知能 / 深層学習 / 皮膚腫瘍 / 分類 / ディープラーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在開発中のAIシステムの社会実装に向けた精度向上と，現在のシステムをベースに皮膚病全般の診断も出来るAI診断システムの土台を構築する事を目的とする．また，データベースには皮膚病理画像もあり，臨床写真とのペアとしてAIを学習させ，臨床写真から病変の病理診断および腫瘍の深達度も判定できるAIデジタルバイオプシーシステムの研究も行う．
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| 研究実績の概要 |
これまで我々が構築した皮膚腫瘍の臨床画像AI診断システムは14種類21カテゴリの良悪性含む皮膚腫瘍を高い感度と特異度で判別でき，スクリーニングツールとしては十分な成績であるが，悪性を良性と間違える偽陰性が5%に生じていることとクラスごとの正答率にはばらつきがあることが問題であった．正答例と誤答例におけるどのような因子が診断に影響しているかを解析した．その手法としては入力画像にヒートマップをのせるGradCamを使用して検討したところ，当初はヒートマップにおいて腫瘍中心部に注目していない場合に正答率が下がると考えていたが，興味深いことに正答例でも誤答例でもヒートマップの分布にあまり違いが見られなかった．逆の味方をすると，ヒートマップで腫瘍部分に注目していなくとも正答してしまっている画像もかなり含まれていることを示している．
そこで画像の中央に着目するように設定して学習をさせてみたところ，これも興味深いことに全体を用いた場合と比べて正答率が低下することが分かった．これは先のGradCamによる結果と附合するものであり，腫瘍の判定において中央部の腫瘍部分だけでなくその周囲の情報も判定に用いられていると言うことになる．
このほかに，畳み込みニューラルネットも異なる種類を検討したが，実際のところ最も性能が高かったのはVGG-16と呼ばれる比較的古く，しかも構造が単純なCNNであった．これは学習に使用するが増数が1万程度であるため，転移学習としてもあまり複雑なCNNは不向きである可能性がある．
病理組織との関連を調べるために病理標本のWSIの作成にも取り組んでいたが，研究途中に使用していた深層学習用のマシンが起動しなくなり，上記研究および病理関連のデータが取り出せなくなるトラブルがあった．急遽，新しい深層学習用のGPUを搭載したマシンを調達してデータ復旧を行っている最中である．
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