| 研究課題/領域番号 |
16K11031
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| 研究機関 | 日本医科大学 |
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研究代表者 |
木村 剛 日本医科大学, 医学部, 准教授 (20234354)
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| 研究分担者 |
山本 陽一朗 信州大学, 医学部, 特任准教授 (00573247)
齋藤 彰 東京医科大学, 医学部, 教授 (10504615) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 表在性膀胱癌 / BCG / 免疫組織化学染色 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
機械学習におけるプログラムのセッティングを改善しつつ，セグメンテーションから測定、機械学習までの一連の作業を実症例において進めた．機械学習を効率よく進めていくため，研究分担者と電話および直接のミーティングを通し綿密に行った．
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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
研究協力者のマンパワー不足等で実験計画の遂行が非常に難しかった．
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| 今後の研究の推進方策 |
新たに確保した研究協力者2人と研究計画を見直した上で進行中である．
今後において，１．染色条件を調整したCD8による免疫組織化学を行い，標本を作製し，Nanozoomer (浜松フォトニクス)を用いて，病理標本のデジタル化を行う．２．網羅的定量的な形態情報解析：デジタル化した病理標本(バーチャルスライド)全範囲の腫瘍内浸潤リンパ球の細胞核に対し精密に各々30項目以上の形態特徴量を抽出するためにリンパ球用に調整を加え精度を高める．３．核形態特徴量はArea, Perimeter, Compactness, Eccentricity, FormFactor等の数学的に定義された特徴量とGray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)等の核内テキスチャーを含む約30項目を解析する．４．研究成果のとりまとめを行う予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
組織標本の作成，免疫染色を行った症例数がマンパワー不足で予定よりも少なくなったため．本年度は，研究の推進と結果のまとめ，学会発表，英文校正，論文投稿等に当てる予定である．
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