| 研究課題/領域番号 |
21K10568
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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58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 日本医療大学 (2022-2023)
北海道大学 (2021) |
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研究代表者 |
菊地 実 日本医療大学, 保健医療学部, 教授 (70642411)
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| 研究分担者 |
永瀬 晃正 東京医科大学, 医学部, 兼任准教授 (10408114)
吉田 祐子 札幌保健医療大学, 保健医療学部, 講師 (10646805)
杉森 博行 北海道大学, 保健科学研究院, 准教授 (20711899)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 深層学習 / 画像自動判読 / エコーファントム / システム構築 / 携帯型超音波診断装置 / AI / 自動画像判読 / インスリン由来アミロイドーシス / 超音波画像診断 / 人工知能 / 皮下硬結 / インスリン療法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、AI（人工知能）技術による糖尿病インスリン治療に合併する皮下硬結の超音波画像自動判読システムを構築し、このシステムを看護師が自己注射管理指導に実践活用することを目指し、皮下硬結から生じるインスリン薬効の不応性による血糖不安定、インスリン製剤の過剰投与などを改善し、糖尿病患者の利益さらには国民医療費軽減へ寄与することを期待するものである。
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| 研究実績の概要 |
今年度は、皮下組織エコー画像の正常画像ならびに異常画像を深層学習の教師ありデータとしてThe NVIVIA Deep Learning GPU Training Systemへ入力し、正常部位と異常部位が鑑別認識されることを確認した。しかし、エコー装置の変更により鑑別認識に検出エラーが確認された。現在はその原因を調整中であるが、最も有力な原因は画角相違によるものと考えている。
次のステップであるエコーファントムを使った検証実験では、先ずエコーファントムの設計と開発を行った。作製はエコーファントム作製に実績のあるOST株式会社へ依頼した。皮下組織のエコーファントムは既成のものが無いため、プロトタイプを作製し試行錯誤して数回の改良を加えて適したファントムが完成した。OST株式会社への依頼と同時進行でエコーファントムの自作にも取り掛かった。これは、エコーファントムを自作することで改良点を見出すためであり、その作業はかなり有用な情報提供に役立った。この自作ファントムについては本研究成果と関連しているため、メディカルイメージング連合フォーラム (2024年3月3日）にて報告した。
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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
本研究に適した皮下組織モデルのエコーファントムは既成のものが無いため作製に時間を要した。プロトタイプを作製し、確認する作業で依頼先が遠方（千葉県柏市）なこともその要因である。現在は、皮下組織エコーファントム画像を画角の違うエコー装置で撮像し、その画像を前述の深層学習システムへ入力、その検出精度を調査中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
皮下組織モデルのファントムで正常部位と異常部位の検出能力を検証する。エコー装置の変更によ画角の相違による異常部位検出エラーを改善する。
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