| 研究課題/領域番号 |
22K20509
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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 |
0403:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
牟田口 淳 九州大学, 大学病院, 助教 (80961929)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 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 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 膀胱癌 / 膀胱内視鏡 / 人工知能 / セグメンテーション / bladder cancer / segmentation / artificial intelligence / cystoscopic image / image processing / 画像処理 / Cystoscopy / Bladder cancer / Artificial Intelligence / Tri-scan |
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| 研究開始時の研究の概要 |
膀胱癌は経尿道的膀胱腫瘍切除術(TURBT)後に再発が多い腫瘍である。TURBTの際に取り残しなく腫瘍を切除することが膀胱内早期再発の予防となる。人工知能 (AI)のセグメンテーションシステムは、検者の経験に依存しない、腫瘍の領域提示を行う客観的で再現性のあるシステムとなる可能性がある。また、腫瘍は一般的に赤色を呈しており、この部分を強調する画像処理を行うことで、腫瘍がより強調されるTri-scan強調画像が作成可能である。本研究では、Tri-scan強調画像を用いた膀胱内視鏡におけるAIセグメンテーションシステムを構築し、その有用性を評価する。
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| 研究成果の概要 |
膀胱癌は経尿道的膀胱腫瘍切除術後の再発が多く、術中の腫瘍の見落としや、不十分な切除が要因である。今回、人工知能によるセグメンテーションシステムを利用し、腫瘍検出に有用か検証した。本研究では、アルゴリズム改良とTri-scan強調画像という画像処理技術による新たな学習画像を作成した。改良したAIアルゴリズムが最適なアルゴリズムであるか検証を行い、それらのアルゴリズムを用いた学習をパフォーマンスの高いコンピューターで実行することで精度の更なる改善を行った。実際の内視鏡画面に重畳させるシステムを構築しために動画でのシステム作成を施行している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
膀胱癌は高齢者に多い疾患であり、高齢社会の本邦においては今後も症例数が増えることが予想される。早期の膀胱内再発の一因として、手術中の腫瘍の見落としや、不十分な切除が原因とされる。近年、人工知能によるセグメンテーションシステムを用いることで、腫瘍再発の抑制が可能と考え、これにより再手術を減らすことで、高齢者への不必要な侵襲を減らすことができる。またこれは、医療費の削減や膀胱癌再発率の低下につながり、高齢社会の本邦に於いても意義ある課題と考えられる。
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