ハイパースペクトラルイメージングと深層学習を用いた皮膚病変鑑別システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K15777
• 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90130:医用システム関連
• 研究機関: 近畿大学
• 研究代表者: 永岡 隆 近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (00367054)
• 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: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 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: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
• キーワード: 深層学習 / メラノーマ / ハイパースペクトラルイメージング

研究開始時の研究の概要

メラノーマは皮膚病変の一種であり、進行メラノーマの予後は極めて悪い。現在でもそれら皮膚病変の定量的診断手法は実用化されておらず、医師の主観に依存している。本研究の特色は、我々が独自に開発した、臨床での使用に十分耐えうる分光画像取得装置であるハイパースペクトラルイメージャーの使用にある。我々はこの装置とこれまでに開発してきた各種解析手法を組み合わせ、実用的な皮膚病変診断システムの開発に取り組んでいる。本研究ではこのシステムに対し、近年開発が著しく進んでいる深層学習を組み合わせる。これまでに得られたノウハウを活用し、皮膚病変の多群鑑別においても、臨床での実用に耐えうる正診率90%以上を実現する。