| 研究課題/領域番号 |
21K21265
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0909:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 新潟医療福祉大学 |
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研究代表者 |
笠井 聡 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (60842713)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 胸部単純X線画像 / スパイロメトリー / Deep Learning / 人工知能 / 呼吸機能 / AI / 年齢推定 / 呼吸機能推定 / 医用画像AI / COPD / 肺年齢 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、プライマリケアで広く撮影されている胸部単純X線画像を入力とした画像解析AIにより肺年齢を推定することにより、COPDの早期検出・早期介入を実現することである。本研究を通して、通常、形態診断で利用される胸部単純X線画像から肺機能情報が抽出可能であること、ブラックボックスであるAIの説明根拠を提示することにより、患者の早期検出・介入に効果があることを明らかにする。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、胸部単純X線画像から肺機能値を推定することにより、肺年齢として定義することを目的とした。このために、研究協力施設である検診施設から胸部単純X線画像の撮影とスパイロメトリー検査を同時に取得した症例から、胸部単純X線画像で異常所見が見つからなかった11,837被検者のデータベースを構築した。これらのデータから、胸部単純X線画像を入力とし、肺機能検査結果を推定するDeep Learningを開発した。この結果、スパイロメトリ―の各指数の平均精度は、90%以上であった。このことから、胸部単純X線画像は、呼吸機能に関係する情報を含んでいることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
COPDをはじめとした呼吸器の異常は早期診断が必要であるが、診断の遅れが問題になっている。本研究では、プライマリケアにおいて、胸部疾患を判断する際に最初に選択される可能性が高く、世界で最も多く撮影されている胸部単純X線画像から呼吸機能の検査値を推定できる可能性が示唆された。胸部単純X線画像から呼吸機能値が推定可能であれば、検診や他の目的で撮影された画像から肺機能の異常が発見されることが期待され、適切な検査を受けることで自覚症状がない段階での早期の介入により、患者のウェルビーイングにつながると考えている。
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