| 研究課題/領域番号 |
22K08401
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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 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
外川 八英 千葉大学, 医学部附属病院, 講師 (90361427)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | メラノーマ / 紫外光ダーモスコピー / 蛍光ダーモスコピー / 畳み込みニューラルネットワーク / 紫外線ダーモスコピー / 紫光ライト / 健常部の境界線 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では405 nm 紫光ライトを搭載したダーモスコピーカメラに加えて、よりメラニン色素の分布を正確に評価できる可能性が高い385 nm紫外光ダーモスコープの試作機を用いて黒子型のメラノーマを撮影し、後者を用いた場合の病変境界部の判別の有用性を検証する。同時に画像処理による病変境界部の明瞭化について検証する。本研究は将来的にはAIを用いた紫外線ダーモスコピー画像による病変境界部の自動認識へと発展させる基盤となる。
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| 研究実績の概要 |
まずダーモカメラ（DZ-D100）の試作機；DDと，既存の3種類のダーモスコピー撮影機（Derma9500S-GR；DG，DELTA 20T; DT，DermLite Foto II Pro; DF，後者2つはデジタルカメラのEOS80Dと接続）を用い，皮膚腫瘍のダーモスコピー画像を比較する臨床研究をまとめた。千葉大学附属病院を受診した94名の117病変の皮膚腫瘍のダーモスコピー画像について，フォーカス，7つの所見（色素線，光輝性白色線，小点・小球，青灰色構造，血管構造，稗粒腫様嚢腫，面皰様開孔）の有無（主要評価項目）や明瞭さについて評価した．その結果、上記7つの所見の有無は4群間で有意差は認められなかった．フォーカスは，DDが他の3つの撮影機よりも良好であった（P < 0.05）．色素線は，DFおよびDTよりもDDの方が明瞭であった（P < 0.05）．色素線/小球，青灰色構造，血管構造の明瞭さとフォーカスの間に強い相関が認められた（P < 0.005）． なお、これらの画像のうち16名の19病変について，385nmと405nmの波長のLEDを搭載した2つのDD（P385およびP405）を用いて同じ条件で撮影したものを，線，小点・塊，病変境界，病変周囲の背景の視認性，露出について両者を比較した．その結果，露出不足はP405画像よりP385画像の方が少なく（P < 0.0001），線および病変境界の視認性はP385画像の方が良好であった（それぞれP < 0.01，P < 0.05）．一方，白皮症患者の色素細胞母斑において，P405画像は小点/塊が明瞭であったが，P385画像では不明瞭であった．この結果から、単に波長の長短だけでなく、スキンタイプや背景色によっても紫外線ダーモスコープの視認性が異なることが予想された。
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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
事前の計画では385nm、405nmの2つの波長のカメラでの撮影画像の比較を行う予定であったが、日本人のスキンタイプでは405nm波長では露出不足による黒つぶれの影響が多く、単純な両者の比較を行うだけでは正確さに欠けることがわかった。今後より波長が短く、かつ励起光による蛍光UVダーモスコープを併用した撮影も行う必要がある、という中間的な結論まで達し、紫外線、近紫外領域のダーモスコピーの視認性を検証するために、次年度の予算で励起光の蛍光ダーモスコープ撮影装置を購入し、3者での比較を行うことが必要と考えた。そのため、これらの撮影画像の中から、最も視認性のよい画像を選び、メラノーマと健常部の境界線が、病理組織学的な境界線と高い精度で一致するか検証すること、Image Jを含めた画像解析ソフトを使用し効率的にも病変の境界線を認識できる方法を模索する、AIを用いた病変境界の自動認識を進めるというところまでは進捗していない。
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| 今後の研究の推進方策 |
当科では年間20名以上、10年間で200名以上のメラノーマの診断・治療を行っており、最終年度で一連の臨床研究について院内の倫理巣審査後、初診後切除前のメラノーマ患者に対し患部の臨床写真、一般のダーモスコピー画像（非偏光・偏光）に加えDZ-D100（≒D405）とD385の各ダーモスコピー画像、365nmの蛍光ダーモスコープの画像を撮影する。波長による色素沈着領域の視認性のしやすさ、黒つぶれの程度、励起光による視認性の変化を比べ、より色素病変を認識しやすいダーモスコープの開発につなげる。
また、最も視認性のよい画像に関して、メラノーマと健常部の境界線が、切除後の検体で病理組織学的な境界線と高い精度で一致する場合、Image Jを含めた画像解析ソフトを使用し効率的にも病変の境界線を認識できる方法を模索する。さらには施設内の治療学人工知能(AI)研究センターからの助言をもとめつつ、AIの畳み込みニューラルネットワークを利用した物体検出のR-CNN（regions with convolutional neural network features）を行い、健常部とメラノーマの境界とを切り分けて認識するセマンティックセグメンテーション処理ができるようなプログラミングへとつなげて行きたい。
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