深層学習による膠原病肺の新規画像分類の確立

• 研究課題/領域番号: 24K11624
• 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54020:膠原病およびアレルギー内科学関連
• 研究機関: 獨協医科大学
• 研究代表者: 前澤 玲華 獨協医科大学, 医学部, 准教授 (20322406)
• 研究分担者: 池田 啓 獨協医科大学, 医学部, 教授 (10456014) ; 久保田 一徳 獨協医科大学, 医学部, 教授 (40625480)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 深層学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、深層学習により膠原病の肺CT画像のクラスタリングを行い、膠原病肺独自のパターン分類を行う。教師なしでの分類を行うことにより、既存の分類のバイアスを受けず、膠原病の病態を反映する分類を行う。一方、進展度による層別化、同一症例の画像による学習、診断・自己抗体による学習を組み合わせることにより、病態を反映し臨床的に意義のある画像パターンを同定する。同定された画像パターンと臨床情報との関連解析により、膠原病肺の病態理解、予後予測、ならびに精密医療の基盤を確立する。