深層学習と説明可能AIによる胆嚢腫瘍の新たな画像診断法の構築

• 研究課題/領域番号: 25K11015
• 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52040:放射線科学関連
• 研究機関: 大分大学
• 研究代表者: 島田 隆一 大分大学, 医学部, 助教 (20527767)
• 研究分担者: 浅山 良樹 大分大学, 医学部, 教授 (40380414)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2029年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: ICPN / 胆嚢腫瘍 / 深層学習 / Radiomics / 胆嚢癌

研究開始時の研究の概要

2019年にWHO消化器系腫瘍分類が第5版となり、これを受けて2021年の胆道癌取扱い規約第7版において胆嚢腫瘍に胆嚢内乳頭状腫瘍（intracystic papillary neoplasm, 以下ICPN）が独立した組織型として分類された。ICPNも胆嚢内腔に腫瘤を形成するため、胆嚢ポリープや胆嚢癌との画像上の鑑別は困難なことがある。本研究では胆嚢腫瘍のCT及びMRI画像を深層学習により網羅的に解析し、胆嚢ポリープ、ICPN、胆嚢癌の鑑別を可能にするモデルを構築し、説明可能なAIにより放射線学的な新たなバイオマーカーを確立するとともに症例ごとのオーダーメード治療の実現を目指す。