人工知能を用いた術前子宮体癌検出のための新規病理診断サポートモデルの開発

• 研究課題/領域番号: 23K08900
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分56040:産婦人科学関連
• 研究機関: 日本医科大学
• 研究代表者: 寺崎 美佳 日本医科大学, 医学部, 講師 (50372785)
• 研究分担者: 遠田 悦子 日本医科大学, 医学部, 助教 (00589327) ; 高熊 将一朗 日本医科大学, 医学部, 助教 (00963836) ; 寺崎 泰弘 日本医科大学, 医学部, 准教授 (50332870)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 人工知能 / 子宮癌 / 病理診断サポート / 深層学習

研究開始時の研究の概要

子宮体癌の術前標本(内膜細胞診、内膜生検)における病理診断は、その多彩さから、悪性検出率は低い傾向にある。悪性検出率を上げるためには、現在の二次元の病理標本観察法では、限界が存在することから、構造異型を強調できる画像の三次元化を試みる。三次元化に関しては、人工知能を用いた画像生成を組み込むモデルを作成する。さらに、動物モデル画像、病理標本画像を用いて、精度向上を図り、三次元深層学習をベースとした診断サポートモデルの開発を行い、子宮体癌の術前悪性検出率向上を目標とする。