研究課題/領域番号 |
09671932
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研究種目 |
基盤研究(C)
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研究機関 | 昭和大学 |
研究代表者 |
荒木 和之 昭和大学, 歯学部, 助教授 (50184271)
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研究分担者 |
山本 実佳 昭和大学, 歯学部, 助手 (30276604)
境野 利江 昭和大学, 歯学部, 助手 (50153862)
木村 幸紀 昭和大学, 歯学部, 講師 (20225072)
佐野 司 昭和大学, 歯学部, 講師 (40241038)
原田 康雄 昭和大学, 歯学部, 助教授 (30119250)
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キーワード | ニューラルネットワーク / コンピューター診断支緩 / リンパ節 / 悪性腫瘍 / 超音波断層法 / 頚部 |
研究概要 |
本研究は、超音波像を用いた頸部リンパ節転移診断に対するニューラルネットワークによる診断支援システムの有用性について検討し診断支援システムを構築することを目的としている。本年度はそのための症例の収集及びニューラルネットの有用性の検討を行うのを目標とした。 頚部リンパ節の超音波検査を行った口腔領域の悪性腫瘍患者の内、本研究への使用について患者の同意が得られた症例で、頸部郭清後の病理診断と対応のついたリンパ節100個のUS像を収集した。これらのリンパ節の特徴の内、境界、辺縁、内部エコーの有無、内部エコーの均一性、Hilusの有無、長短径比、短径の7つについて読影者(共同研究者)が読影した。上記リンパ節の内の80個を取り出し、その特徴量をニューラルネットワークに入力し学習させ、入力する特徴量の種類を変えたときの正診率の変化を調べ特徴量の重要度を判定した。その結果、リンパ節の特徴量としては、長短径比、Hilusの有無、内部エコーの有無が重要となった。その後残しておいたリンパ節20個の長短径比、Hilusの有無、内部エコーの有無を、80個で学習させたニューラルネットワークに入力し正しく診断されるか検討した。その結果90%という十分な正診率を示した。この値は読影者自身による診断の正診率75%を越えるものであり、ニューラルネットワークによる診断支援は十分に臨床応用の価値があると考えられた。ただし、今回の特徴量は読影者の主観的読影所見が2つあり、次年度は、画像処理を応用した客観的特徴量の抽出を検討し、診断支援・報告システムを構築する予定である。
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