超高精細CTと人工知能を組み合わせた原発性肺癌の予後予測

• 研究課題/領域番号: 25K19135
• 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: 名古屋大学
• 研究代表者: 神谷 晋一朗 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (60868305)
• 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: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 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: 肺癌

研究開始時の研究の概要

肺癌は世界で最も罹患率・死亡率の高い癌の一つであり、原発性肺癌の術前における予後予測を正確に行うことは最適な治療方針の選択や患者の意思決定において非常に重要である。このための方策として、申請者は超高精細CTと人工知能を組み合わせることを提案する。超高精細CTは、従来の高精細CTを遥かに凌駕する空間分解能によって肺癌の内部性状を3次元的に詳細に分析することを可能とする。また人工知能は近年発達が目覚ましい分野で、深層学習の手法を用いることで超高精細CTが潜在的に有する圧倒的な情報量をより有効に活用し、より良い予後予測が可能な人工知能を開発・評価することを目指す。