| 研究課題/領域番号 |
22K09355
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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56020:整形外科学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
那須 義久 岡山大学, 大学病院, 助教 (30756101)
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| 研究分担者 |
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
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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 (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)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 病理AI / 関節リウマチ / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
関節リウマチにおける滑膜病理組織検査に人工知能（AI）を活用することで実用的な病理診断方法を開発することを目的とする。関節リウマチおよび変形性関節症に対する関節外科手術の際に採取した関節滑膜の組織病理画像をラベリングし、グラフニューラルネットワークを用いて学習を行うことで、局所的・大域的組織所見によるAI診断・重症度判定の精度を検討する。
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| 研究実績の概要 |
50サンプルの関節リウマチ滑膜と30サンプルの変形性関節症の滑膜からWSI（Whole slide imaging）取り込み装置で画像データを取得し、独自作成したラベリン グシステムで滑膜領域のラベリングを行った。計画書通りにグラフニューラルネットワークを用いた解析を進めている。採取方法や部位によるサンプルの不均一性があり，今後は前向きに収集したサンプルを用いた検討により解析の精度を上げる計画である．また，サンプル採取方法による診断への影響ものちに検討対象 とする予定である． 尚，2022年には大規模言語モデルに代表される巨大なAIシステムを用いたAI開発が注目されるようになり、画像AI研究にも言語AIの技術が応用されるようになった。さらにAI画像研究が診断からAIに数値化された数値の利用に変わりつつある。病理画像領域でもその現象が進み、Indica Labsをはじめとした数値化可能な病理AIシステムが欧米で利用されている。そこで近年発 展が著しい病理AIシステム（Indica Labs）の数値化システムを応用することで関節リウマチと変形性関節症の鑑別につなげることができるかの予備的実験を開始している。具体的には，滑膜組織の"関節リウマチらしさ"を定量化する手法を探っている．これまでに滑膜内の細胞分布に注目した解析を行ってきたが，WSI により得られる粗大構造および細胞種類の区別も含めた解析を行うまでには至っておおらず，種々のラベリング方法を検討することで最適な解析方法を探索して いる．
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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
以下について概ね計画通り実施できたため．
① データの収集及び継続的なデータ収集システムの構築
② グラフニューラルネットワークを用いた大域的解析の予備的実験
③ 新しい挑戦として病理AIシステムを利用した数値化とAIによって数値化された情報による分類の検討
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| 今後の研究の推進方策 |
予定通りグラフニューラルネットワークを用いた大域的解析の有用性を検討するが、同時に病理AIシステムを利用したAI数値化の有用性も検討する
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