| 研究課題/領域番号 |
23K07111
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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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
山崎 誘三 九州大学, 大学病院, 助教 (00643347)
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| 研究分担者 |
神谷 武志 九州大学, 大学病院, 講師 (20419534)
鷺山 幸二 九州大学, 大学病院, 助教 (20755243)
日野 卓也 九州大学, 大学病院, 医員 (10807100)
藪内 英剛 九州大学, 医学研究院, 教授 (70380623)
石神 康生 九州大学, 医学研究院, 教授 (10403916)
河窪 正照 九州大学, 医学研究院, 助教 (80608985)
阿部 弘太郎 九州大学, 大学病院, 講師 (20588107)
細川 和也 九州大学, 大学病院, 助教 (40746872)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 胸部X線動態撮影 / 肺塞栓症 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
急性肺塞栓症は時に致死的になる重篤な疾患である。 造影CTや肺血流シンチグラフィによる早期診断が必要であるが、造影剤、被曝などの問題点も存在する。胸部X線動態撮影は、造影剤や放射性同位元素を用いる ことなく、単純X線撮影システムを用いて、肺血流情報を得ることができる最新の検査技術である。本研究では、胸部X線動態撮影を肺塞栓症診断補助装置として確立し、さらに胸部X線動態撮影と人工知能を組み合わせた全自動式の肺塞栓症診断システムの開発を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本年は初年度であり、主に症例の蓄積を行った。並行して、Preliminaryな結果として、肺塞栓症15名、非肺塞栓症45名での人による診断読影実験を行った。その結果、動態撮影が明らかに診断能を向上させることがわかった。基盤となる重要な結果であるため、現在、論文投稿中であるが、査読結果が半年以上返ってこず、結果の公表が遅延している。
適切な診断を得るためには画像の質の向上、均一化が必要であり、動態撮影の撮影パラメーターに関する検討を世界で初めて報告している(J Appl Clin Med Phys. 2024 Jan;25(1):e14222)。今後、多くの論文で引用されることが期待される。
また、本研究に関連するinvited review1報(Jpn J Radiol. 2024 Feb;42(2):126-144)、editorial comments2報(J Thorac Dis. 2023 Dec 30;15(12):7155-7158; Circ J. 2023 Dec 25;88(1):168-169)、症例報告1報(Eur Heart J. 2023 Apr 21;44(16):1479)を発表した。症例報告が掲載されたEuropean Heart Journalは、impact factor 39.3を誇るこの領域でのflagship journalであり、非常に高い評価を受けていることがわかる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
Preliminaryな結果を出せた点は良かったが、症例の蓄積ペースはやや遅れているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
症例の蓄積を進めながら、並行して自動検出型AIの確立についても着手していく予定。 両肺野領域から、肺塞栓症に伴う区域性の欠損を放射線科専門医が評価し、教師データ を作成する。ディープラーニングが導入されたWorkstationをプログラミング、教師デー タから学習させ、全自動での肺血栓塞栓症検出を行うシステムを構築する。
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