CT画像の自動セグメンテーションソフトウェアによる尿路結石再発予防プログラムの開発

• 研究課題/領域番号: 25K15327
• 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62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 名古屋市立大学
• 研究代表者: 柳瀬 貴弘 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (90979022)
• 研究分担者: 田口 和己 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (00595184) ; 丸山 美帆子 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (20623903) ; 安藤 亮介 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (30381867) ; 安井 孝周 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (40326153) ; 佐々木 勇和 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (40745147) ; 黄 銘 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (50728300) ; 小野 直亮 奈良先端科学技術大学院大学, データ駆動型サイエンス創造センター, 准教授 (60395118)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 尿路結石 / 人工知能 / 機械学習 / セグメンテーションモデル / 3D-CT画像解析

研究開始時の研究の概要

本研究では、約1,000名の尿路結石患者のデータベースを解析する。本学で構築している尿路結石患者のデータベースには、①検査所見（血液検査・蓄尿検査など）・手術・薬物治療を含めた詳細な臨床情報、②CT画像（単純・造影）での尿路解剖学的情報が含まれ、統合的な解析によりこれまでよりも高精度な予測モデルを確立する。さらに、予測結果に基づいて行動変容・薬物治療プログラムを設計し、個別化された再発予防を目指す。これにより、多因子疾患である尿路結石の再発予防に貢献する。