Deep Learningを用いた時系列データ解析による肺癌脳転移の予後予測

• 研究課題/領域番号: 24K18759
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 信州大学
• 研究代表者: 一戸 記人 信州大学, 医学部附属病院, 医員 (80990522)
• 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: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 肺癌 / 脳転移 / Deep Learning / 機械学習 / 時系列データ

研究開始時の研究の概要

肺癌の脳転移は予後を規定し、その治療効果や予後の予測は重要である。先行研究では、1時相の画像所見や臨床所見のデータから治療効果や予後を予測が行われてきた。複数の時相のデータから予測を行った方が精度が高い可能性があるが、そのような先行研究はない。本研究では、画像所見、臨床所見、治療等の経過に対して、deep learning等の機械学習を用いた時系列データ解析を試みる。これにより、肺癌脳転移の治療効果、予後、出現リスク等を予測し、診断補助ツールを作成することを目的とする。