| 研究課題/領域番号 |
21K10052
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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57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 東京女子医科大学 |
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研究代表者 |
岡本 俊宏 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (20256530)
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| 研究分担者 |
吉光 喜太郎 東京女子医科大学, 医学部, 特任講師 (00551326)
貝淵 信之 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (50621330)
坂口 勝久 早稲田大学, 理工学術院, 准教授(任期付) (70468867)
大谷 淳 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90329152)
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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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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 | ダーモスコープ / 口腔がん / 画像解析 / 口腔粘膜疾患 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ダーモスコープは皮膚科領域の診断に欠かすことができない診断機器となっており、特に悪性黒色腫では人工知能（AI）による自動解析プログラムの判定も開発されている。一方、歯科・口腔外科領域では近年、口腔がんが増加傾向にあり、その他の頻発する口腔内粘膜疾患との早期の鑑別診断が極めて重要であり、その後の治癒率、生存率にも大きな影響を与える。本研究ではまず第一に、口腔内診断に最適化したダーモスコープ機器の改良を行う。さらにその口腔用ダーモスコープを用いて多くの口腔粘膜疾患画像を収集蓄積し、AIによる画像診断解析法の開発研究を行う。
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| 研究実績の概要 |
これまで撮影が困難であった口腔内深部や狭小部の撮影を行うために、カメラ先端部を小型化するとともに、柔軟な角度変更を可能とする口腔内ダーモスコープを作製した。小型カメラの開発は申請者が中心となり、本学先端生命医科学研究所先端工学外科学分野の吉光喜太郎特任講師と同研究所のものづくり工房スタッフと連携し、実用化を想定した設計・開発を行った。具体的には、口腔内部に入るカメラ先端部の細径化、および観察方向・角度の調整機構の追加をした。先端部は唾液等が付着し不潔になるが、プリズムやLED等の光学式パーツが内蔵しているため、利用ごとの破棄となるとランニングコストが掛かり高額になることが懸念された。滅菌処理による繰り返し利用も考えられるが、光学式機器の滅菌には注意が必要であり、実用的な清潔性を保つためには単回使用されることが望ましい。そこで、われわれは清潔性と汎用性を考慮し、観察時にはカメラの先端部、利用毎にカメラ先端の口腔内接触部品のみ滅菌使用で脱着交換できるカバーを開発作製した。
倫理委員会審査の承認も得ており、現在開発した口腔用ダーモスコープを使用し、口腔内のあらゆる部位に発生した口腔がん、口腔白板症を中心に口腔粘膜疾患画像のデータ蓄積を行っている。またコントロールとして正常画像および他の粘膜病変画像を集積している。
共同研究者である早稲田大学理工学院の大谷研究室にて、以前撮影した口腔疾患ダーモスコープ画像画像222 枚にResnet50を用いた学習，CPM(Chopped Picture Method)の2種類の手法を施し，CPMにより口腔癌と白板症，正常部を94.3%の精度で認識したことを昨年度報告している。今後蓄積した画像を同様の手法により画像解析を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
口腔用ダーモスコープの開発を行い、順調に口腔がんと口腔粘膜疾患である白板症の画像の蓄積を行っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在口腔内のあらゆる部位に発生した口腔がん、口腔白板症を中心に口腔粘膜疾患画像のデータ蓄積を行っている。コントロールとして正常画像および他の粘膜病変画像を集積している。また、ダーモスコープ画像に対応する部位の病理組織画像および病理診断結果も収集、蓄積している。
今後この画像をもとに大谷研究室での深層学習を用いた口腔粘膜疾患診断について検討を行う。手法としては口腔用ダーモスコープで口腔疾患患者のRGB 画像を撮影する．そしてResnet50で最適なモデルを作成できるようなパラメータを探索し，得られたパラメータをもとにモデルの作成と評価を行う．
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