| 研究課題/領域番号 |
23K07103
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
山崎 元彦 新潟大学, 医歯学系, 講師 (30772032)
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| 研究分担者 |
石川 浩志 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90377151)
大橋 瑠子 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (20447600)
若井 俊文 新潟大学, 医歯学系, 教授 (50372470)
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
島田 能史 新潟大学, 医歯学系, 講師 (20706460)
後藤 達哉 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (20899512)
土田 正則 新潟大学, 医歯学系, 教授 (60293221)
竹中 朋祐 九州大学, 大学病院, 准教授 (20645361)
河野 幹寛 九州大学, 大学病院, 助教 (00906323)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 肺癌 / テクスチャ解析 / 腫瘍遺伝子変異量 / Radiomics / CT画像 / 病理画像 / バーチャルスライド / 放射線・病理画像診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
CT画像と病理画像のテクスチャ所見を併用した肺癌の腫瘍遺伝子変異量予測モデルを、研究初年度で開発する。次年度以降を目途に、テストデータを用いた予測モデルの精度検証と、CT画像と病理画像を自動コンツーリングする人工知能開発を行う。「放射線と病理の定量画像解析を統合した新規システムの開発」を本研究で目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、肺癌のCT画像と病理画像のテクスチャ解析を併用し、高精度な腫瘍遺伝子変異量の予測モデルを開発する事である。さらに、テクスチャ解析で必須となる画像コンツーリングを自動化する人工知能開発も併せて行う。
初年度はCT画像から肺癌原発巣を自動コンツーリングする人工知能を開発した。テスト症例に対する自動コンツーリングの精度は、Diceスコアで平均0.84と良好な結果であった。この研究成果は、Journal of Information Processing誌（in press）に英語論文として採択された。
また、病理画像から癌部を自動コンツーリングする人工知能も、現在開発中である。現時点で、約50例（全体の約半数）のバーチャルスライドから学習データを作成しており、そのデータで開発した人工知能のコンツーリング精度は、Diceスコアで0.82と良好な結果であった。
CT画像のテクスチャ解析に関しては、新潟大学の対象症例（約100例）は既に画像評価が終了している。共同研究機関である九州大学の症例のCT画像（約50例）もすでに入手しており、画像解析に着手したところである。
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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
初年度でCT画像を自動コンツーリングする人工知能を開発し、論文化まで至っている。病理画像を自動コンツーリングする人工知能開発に関しては、現時点で半分程度の進捗状況である。次年度中には、病理像の人工知能開発と、腫瘍遺伝子変異量の予測モデル開発が終了する見込みである。以上より、研究は「おおむね順調に進行している」と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
肺癌病理像の自動コンツーリングを行う人工知能開発をさらに進めるため、残り約50例のバーチャルスライドの手動コンツーリングを行い、人工知能の学習データとして利用する。この人工知能開発が終了した後、CT画像と病理画像から腫瘍遺伝子変異量を予測する機械学習モデルの開発に着手する。
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