| 研究課題/領域番号 |
15K09919
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
岩野 信吾 名古屋大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (90335034)
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| 研究分担者 |
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)
木戸 尚治 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (90314814)
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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 | 医用画像工学 / コンピュータ支援診断 |
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| 研究実績の概要 |
胸部X線CTは呼吸器・循環器疾患の画像診断において中心的な役割を果たしている。近年ではスライス厚の薄いCT画像（thin-section CT）からコンピュータグラフィック技術を用いて作成した3次元CT（3D-CT）画像の有用性が示されている。コンピュータ支援診断（CAD）は読影者の経験に拠らない客観的な解析結果を提示することができ、医療の均質化に必要不可欠な技術である。近年、いくつかの胸部疾患（肺癌、肺気腫、冠動脈石灰化など）に関しては、3D-CT画像のコンピュータ解析技術を応用した臨床診断が行われるようになっている。
本研究は、名古屋大学医学部附属病院の画像保存通信システム(PACS)に大量に保管されている過去の胸部3D-CT画像データと診療情報の1000例規模の大規模データベースを作成し、医工連携により様々な胸部疾患を統合的に診断できる新たなCADを開発することを目的としている。
H27年度において、研究代表者は生命倫理審査委員会の承認のもと、名古屋大学医学部附属病院のPACSサーバーにアクセスし、2006年4月1日～2011年12月31日に同病院で肺腫瘍手術が施行された成人400症例の術前3D-CT画像を抽出し、匿名化したうえで画像データベースを作成した。このデータベースを研究分担者の所属する山口大学と名古屋工業大学の2施設に送付し、これらの2施設において胸部疾患を自動検出、定量評価するCADソフトウェアの開発を開始した。さらにdual-energy CTを胸部3D-CTに応用し、肺癌の組織型や浸潤度との相関について検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究では1000例規模の胸部3D-CT画像データベースを作成する予定である。肺癌手術症例400例の3D-CT画像の抽出・データベース化はH27年度中に完成したが、びまん性肺疾患や冠動脈疾患についてはデータベース化が進んでおらず、H28年度中の完成を目指している。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究責任者は胸部疾患1000例の3D-CT画像データベースの完成を目指す。また研究分担施設である名古屋工業大学では主に肺（区域、亜区域）、気管支、肺動脈、肺静脈、心臓、大動脈、肋骨、胸壁をコンピュータで自動認識し、ラベリングするソフトウェアの開発を行い、山口大学では疾患の画像所見をコンピュータで3次元解析し、定量化された特徴量を得る。解析から得られた3次元特徴量を用いて疾患を自動検出、定量評価するCADソフトウェアを作成する。
また近年、人工知能の新手法であるDeep Leraningが各研究分野で注目されていることから、本研究にも応用する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度は3D-CT画像のデータベース作成とdual-energy CTの検討に注力して研究を行ったため、画像解析に使用するワークステーションを購入しなかった。また研究分担者との会議には電子メールを極力使うようにしてコスト削減に努めた結果、次年度使用額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
平成28年度の研究には人工知能の新手法であるDeep Learningを研究に応用する。Deep Learningには高性能のGPUを搭載したワークステーションが必要であり、次年度使用額は主にその購入費用として使用する。
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