| 研究課題/領域番号 |
24K13449
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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58020:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含む
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| 研究機関 | 杏林大学 |
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研究代表者 |
坪下 幸寛 杏林大学, その他部局等, 教授 (50910634)
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| 研究分担者 |
大河戸 光章 杏林大学, 保健学部, 准教授 (10276206)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 深層学習 / 画像認識 / 細胞診 / 子宮頸がん検診 / HPV判別 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
子宮頸がん細胞診の自動診断の研究は幅広く行われており、近年では深層学習の適用により大きく性能が向上した。しかしながら従来研究は、専門技師の形態学的認識に基づいた既知の異型細胞の検出を行う深層学習に留まっており、ヒトの細胞識別能力を超える成果は得られていない。そこで本研究では、HPV遺伝子検査結果に基づいて分類された細胞診標本上の細胞群に対して深層学習を実施し、形態学的な情報のみでHPVの有無を判別するAIを目指す。これにより、HPV一次検診の普及が進まない日本において、これまでの子宮頸がん検診のやり方を変えることなく、安価でより信頼性の高い子宮頸がん検診の新しいスキームが提供できる。
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