| 研究課題/領域番号 |
15K09184
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
大久保 仁嗣 名古屋市立大学, 大学院医学研究科, 講師 (70408144)
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| 研究分担者 |
新實 彰男 名古屋市立大学, 大学院医学研究科, 教授 (30252513)
難波 大夫 名古屋市立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (40381793)
森山 悟 名古屋市立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (50551264)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 間質性肺炎 / CT / 画像解析 / ボリュームレンダリング法 / 機械学習 / 人工知能 |
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| 研究実績の概要 |
申請者は間質性肺炎患者のCT画像データからボリュームレンダリング法を用いて画像を再構築し、3次元で局所肺構造を可視化する研究をおこなってきた。外科的生検症例、肺癌合併間質性肺炎で肺葉切除術または肺部分切除術を行った症例の数は十分ではないが、その範囲内でボリュームレンダリング法の有用性を確認した。またさらに現在は、多施設共同研究で症例数を増やし、CT画像を最終診断名でラベル化し機械学習（deep learning）させる研究へと進んでいる。
2015年12月に専用ソフトとビジュアルボード内臓PCを購入することで、以前よりも精密かつスムーズなボリュームレンダリング法による3次元CT画像の構築が可能となった。現在までに調べた症例では病理スライドのルーペ像と、ほぼ一致した所見がCT 画像からの3 次元構築画像で得られた。通常型間質性肺炎の症例では病理学的な特徴とされる時間的空間的不一致が確認された。また通常型間質性肺炎では水平断CTの蜂窩肺は、胸膜面から直行した索状構造物の所見としてみられた。非特異的間質性肺炎と分類不能型の症例では時間的空間的不一致は確認されなかった。また牽引性気管支拡張の周囲に生じるスリガラス病変が通常型間質性肺炎では特徴的であることを確認した。
またさらに現在はCT画像から間質性肺炎を診断する人工知能の構築を試みている。異常肺病変と正常肺病変を機械学習（deep learning）によって区別することを行っているが、徐々に完全に近いレベルまで達成している。さらに異常肺病変を分割して小さいパネルとし、間質性肺炎の最終診断名でラベリングしながら機械学習させている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当院だけの外科的生検例、肺癌合併間質性肺炎で肺葉切除術または肺部分切除術を行った症例数は十分ではないが、その範囲内でボリュームレンダリング法の有用性を確認した。機械学習（deep learning）させる研究へと発展させているが、これに関しては多施設共同研究でエントリー症例数は5倍以上となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
3次元CT画像で局所肺構造の可視化、診断病名ごとの病変の特徴の抽出手法はほぼ完成に近いところまで到達した。
世界最高レベルの間質性肺炎のCTによる病型診断のための人工知能を構築させることを目標としている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究は順調に進んでいるが若干の次年度使用額が生じた。今後の使用計画は以下のようである。【設備備品など】予定なし【消耗品など】統計解析ソフトの購入、記録用の外付けハードディスクの購入。印刷紙、トナー、USBメモリなど。【国内旅費および海外旅費】研究成果を積極的に学会にて発表する予定である。【その他】論文投稿前の英文校正費。
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