| 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, 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, 創成科学研究科, 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 / 人工知能 / 肺癌 |
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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（thin-section CT）のデータから作成した3次元CT（3D-CT）画像の有用性が多くの疾患において示されている。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。
H28年度においては、研究代表者は名古屋大学医学部附属病院のPACSサーバーにアクセスし、良悪性を含む肺腫瘍500例の胸部3D-CT画像データベースを構築した。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、これらの施設において胸部疾患の自動検出・定量評価に関するCADの開発を行った。さらにdual-energy CTによる肺癌の組織型・浸潤度診断に関する新たな知見を得て、その成果を国際雑誌"Cancer Imaging"に掲載した。さらに人工知能の新手法であるDeep Learningを本研究に応用することとし、ワークステーションを名古屋大学に導入して初期検討を開始した。
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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が、H28年度には500例の肺腫瘍のデータベース作成にとどまっている。びまん性肺疾患や冠動脈疾患に関してはデータベース化が進んでおらず、H29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および山口大学では、胸部の正常構造（肺、気管支、肺動静脈など）および病変をコンピュータで自動認識する技術の開発を進め、3D-CT画像所見をコンピュータで解析し、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。ここに人工知能（Deep Learning）やdual-energy CTといった新たな技術を導入してCADの性能のさらなる向上を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度は本研究に関する国際学会での発表を行わなかった。このため海外旅費を生じなかった。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てしまった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
H29年度には、本研究に関する国内・国際学会での発表を多く行い、次年度使用額は主に旅費に使用する。
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