| 研究領域 | 散乱・揺らぎ場の包括的理解と透視の科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05592
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
西村 隆宏 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (10722829)
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| 研究期間 (年度) |
2021-09-10 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
11,050千円 (直接経費: 8,500千円、間接経費: 2,550千円)
2022年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 蛍光診断 / 光線力学診断 / 蛍光腫瘍イメージング / 生体組織光学 / 蛍光腫瘍診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
内視鏡手術による低侵襲癌治療の普及が期待される一方で，腫瘍組織の形状や深達深さを根拠にした適応症例の絞り込みに課題がある．腫瘍組織を高感度に検出可能な蛍光内視鏡が臨床応用されているが，適応診断に必要となるサブmmの空間分解能を達成する内視鏡技術は現在存在しない．本研究では，リアリティの高い蛍光像データセット生成と深層学習モデルの構築により，組織内光伝搬の波長依存性により生じる蛍光コントラストを用いた内視鏡下の3D腫瘍イメージングを実現する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，正確な内視鏡手術の適応診断に向けて，蛍光像コントラストを用いた深層学習による3D腫瘍イメージングの実証を目的とした．昨年度実証した組織内に局在する単一の蛍光体の深さ推定手法では，同時に複数存在する蛍光体に対しては，他からの蛍光の影響のため，深さ推定の確度が低下することが課題であった．そこで本年度は，蛍光強度比画像を入力とする深層学習モデルを構築し，組織内の複数の蛍光体の三次元分布情報を深さマップとして推定する手法を検討した．具体的には，蛍光像コントラストのデータセット作成，深層学習モデルによる3D計測の実証を行った．計算機上にて，腫瘍を模した2枚の蛍光体ペレットを配置した光学ファントムをランダムに生成し，励起光波長405 nmと505 nmによる蛍光画像を生成した．蛍光像データセットから作成した蛍光強度比画像を入力とし，組織表面から蛍光体ペレットまでの深さを示す二次元マップを出力するように，学習モデルを訓練した．蛍光体が重なっている条件においても，二波長励起による蛍光強度比画像を用いた蛍光体深さが推定可能であることを実験により確認した．リアルタイムに深さマップを出力可能であることを検証した．また，臨床応用に向けた検証として，硬性内視鏡のプロトタイプシステムを構築し，マウスモデルを用いて励起光波長405 nmと505 nmによる蛍光画像取得可能であることを実証した．また，励起波長の選択により，観察深度を拡張できることを示した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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