| 研究課題/領域番号 |
15K09184
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
呼吸器内科学
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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, 講師 (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 / ３次元構築画像 / ボリュームレンダリング / 人工知能 / ディープラーニング |
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| 研究成果の概要 |
ボリュームレンダリング法を用いて間質性肺炎のCT画像を再構築したところ、病理スライドのルーペ像とほぼ一致した所見が得られた。UIP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UIPでは水平断CTの蜂窩肺は、胸膜面に垂直な索状構造物の所見としてみられた。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。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。多施設共同研究で症例数を増やし、現在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。
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| 自由記述の分野 |
呼吸器内科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、CT画像での判別が難解である間質性肺炎のCT画像から３次元画像を構築することで、将来の新しい間質性肺炎の診断方法に貢献したといえる。CTからの情報を病理所見と照らし合わせてその正確性を追求した。得られた結果は、予後不良である間質性肺炎のより優れた診断法につながり、治療選択においても意義のあるものへとつながっていくと考える。また、近年脚光を浴びている人工知能（AI）の研究へと発展させ、近未来の間質性肺炎診断にむけての研究を展開している。
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