| 研究課題/領域番号 |
23K14891
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 滋賀医科大学 |
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研究代表者 |
高木 海 滋賀医科大学, 医学部, 特任助教 (50647930)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2027年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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 | AI / 胸部単純写真 / CAD / 主要５因子性格検査 / 認知の柔軟性尺度日本語版（CFI-J） / 画像診断 / 読影実験 / 放射線診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習を用いた診断補助ソフト（CAD）を用いることで、診断精度の向上する人としない人がいることが報告されている。読影者の性格や認知機能が影響するのではないかと考えられるが、診断精度の向上と読影者の性格や認知機能との間に関連があるかを調べることが目的である。また
また、CADソフトは、何万もの教師データを用いて作成されているが、統一された撮影方法で収集されたデータのため、教師データが各施設のデータに最適化されていないため、各CADソフトが各施設に適応した場合の精度変化や読影精度に影響を及ぼす可能性を調べることが目的である。
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| 研究実績の概要 |
令和5年度では、当院で撮影された1000例の胸部X線写真をEnlitic社が開発中である胸部単純X線CADソフトを用いて病変の検出能についての精度検証を行う予定であった。本年度の前半で症例の集積を行った。当院で撮影された240例の胸部X線写真で結節影、浸潤影を認める症例を放射線科レポートおよび肺がんのデータベースから抽出した。すべての症例は胸部CTにて病変が確認されている症例とした。この症例を用いて、CADソフトの当院症例での精度検証を行った。
当初の計画では、CADソフトを当院の画像を用いて最適化したものと、最適化を行っていないものでそれぞれ読影実験を行うことで、CADソフトの最適化による影響を明らかにする予定であったが、CADソフトが予定より早く市販化されたことにより、CADソフトにおける権利関係の問題が生じる可能性があることから、実験の目標の一つである、CADソフトと読影者の性格や認知機能の関連性が解明することを優先するため、まずはCADソフトを用いた読影実験を優先する方針とした。
画像の集積および解析が予定より早く終了した事から、令和6年度で予定した読影実験の準備を開始した。120症例を準備し、それらを40症例ずつ3セットに分けた。真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性などがセット毎に大きな差が出ないように調節した。また2人の放射線科専門医が協議を行い、難易度を検討し、セット毎に大きな差が生じないように行った。
読影実験を参加する被験者に施行する心理テストについては、当院精神科の医師の助言のもと、性格検査（主要５因子性格検査 サクセスベル社 回答時間5-10分）および認知的柔軟性検査（認知の柔軟性尺度日本語版（CFI-J） 回答時間5-10分）を行う方針で検討を進めている。
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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
本年度は、予定通り当院の症例を用いて、CADソフトの当院症例での精度検証を行った。
当初の計画では、CADソフトを当院の画像を用いて最適化したものと、最適化を行っていないものでそれぞれ読影実験を行うことで、CADソフトの最適化による影響を明らかにする予定であったが、CADソフトが予定より早く市販化されたことにより、CADソフトにおける権利関係の問題が生じる可能性があることから、実験の目標の一つである、CADソフトと読影者の性格や認知機能の関連性が解明することを優先するため、まずはCADソフトを用いた読影実験を優先する方針とした。
そのため、症例集積や読影実験の準備は予定より早く進行しているが、CADソフトの最適化が進行していないため、総合的には上記区分とした。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後、予定通り読影実験および心理テストを行い、診断精度向上と読影者の性格や認知機能との間に関連を調べる予定である。
また、当院症例を用いたCADソフトの最適化については、今後の方針を含めて検討する予定である。
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