| 研究課題/領域番号 |
22K12843
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
田口 崇文 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 講師 (40437710)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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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)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 甲状腺癌 / 画像診断 / AI診断 / 内分泌・甲状腺疾患画像データベース / 遠隔画像診断 / 発癌機構 / 細胞内エネルギー代謝 / 甲状腺腫瘍 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高知大学医学部附属病院 総合医療情報システム：IMISで蓄積された甲状腺超音波画像を用いて、甲状腺癌判別のための深層学習によるAI解析と、内分泌・甲状腺疾患画像データベースから癌解析アルゴリズムを構築する、AI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをプログラミング構築し、遠隔画像診断システムの開発へと応用を目指す。甲状腺癌の発癌機構の解明では、甲状腺癌細胞における細胞内エネルギー/糖代謝調節機構を明らかにし、本機構を標的とする新たな治療戦略の構築を目指す。
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| 研究実績の概要 |
高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System (IMIS) で蓄積された甲状腺超音波画像を用いて、甲状腺癌画像判別のためのArtificial intelligence (AI) 学習による深層解析と、作成済である網羅的な内分泌・甲状腺疾患画像データベースから癌解析アルゴリズムを構築する、AI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをプログラミング構築し、遠隔画像診断システムへの応用や、甲状腺癌の発癌制御機構の解析をすすめる。
甲状腺疾患・癌画像解析の基本データにおいては、既に高知大学医学部附属病院での約20年以上の IMIS (高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System) を用いた診療をもとに、内分泌・甲状腺疾患の網羅的な画像データベースを構築済である。AI画像解析においては、既存の海外市販ソフトウェアである甲状腺超音波画像解析システムを用いて、甲状腺20疾患病型の甲状腺超音波画像AI解析を実施・検証し、第66回日本甲状腺学会総会にて報告した。画像解析のためのアルゴリズム構築においては、基礎となる複数の指標 (超音波画像：腫瘍の輝度、歪み度、結節と非結節部の相対的エコー輝度の数値化、被膜突出の有無、石灰化・嚢胞・嚢胞内病変等の有無）等からの数値・階層化をすすめている。さらに上記既存ソフトウェアも参考に、独自のAI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをPythonプログラミングにてソフトウェア構築中であり、同様に総会及び関連研究会で一部機能を報告した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
AI解析においては既存システムを用いず、AI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをPythonプログラミングにてソフトウェア構築中である。アルゴリズム解析においてはACR TI RADSでのスコア解析をはじめ、概ね機能実装済である。
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| 今後の研究の推進方策 |
AI解析の訓練・テストデータの増加、深層解析システムの最適化、アルゴリズム構築、遠隔画像診断システムへの応用及び甲状腺癌の発癌制御機構の解析をすすめる。
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