患者・医師双方の負担を軽減し病変検出率を向上する自走式カプセル内視鏡の研究

• 研究課題/領域番号: 23K28452
• 補助金の研究課題番号: 23H03764 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連; 小区分90140:医療技術評価学関連; 合同審査対象区分:小区分90130:医用システム関連、小区分90140:医療技術評価学関連
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 伊藤 高廣 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (10367401)
• 研究分担者: 黒崎 正行 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (80404094) ; 村上 直 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (90443499)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円); 2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2024年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2023年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
• キーワード: カプセル / 内視鏡 / 医療機器

研究開始時の研究の概要

サイズの制限されるカプセル内にいかにコンパクトな画像解析システムを実装できるかという学術的問いのもと、病変を自動認識するプログラムをカプセル回路に実装し、自走式の利点を活かして、病変を重点的に観察するよう停留・逆走動作に連動させることで、見落とし率を低減することを、腸管モデルや動物実験により検証する。大規模AIに頼らない特徴的知識を抽出しブラックボックスでない因果関係のわかる知能フィードバックを使用する。医療分野におけるコンパクトな知能フィードバックが学術的興味の対象である。本技術により自宅での検査を可能とし、大腸がんの早期発見や早期治療に貢献する。