| 研究課題/領域番号 |
17H02110
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医用システム
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| 研究機関 | 大阪大学 (2019)
山口大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
木戸 尚治 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授(常勤) (90314814)
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| 研究分担者 |
岡田 宗正 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (70380003)
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (70434321)
金 亨燮 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (80295005)
平野 靖 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (90324459)
岩野 信吾 名古屋大学, 医学系研究科, 准教授 (90335034)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | コンピュータ支援診断 / ディープラーニング |
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| 研究成果の概要 |
ディープラーニング技術を用いて多様な肺疾患を対象として多列検出器型CT装置から得られる高精細な三次元画像データを利用した従来手法と比較して精度が高くロバストなコンピュータ支援診断（CAD）システムの開発をおこなった．びまん性肺疾患に対してはU-Netなどを用いた各陰影パターンに対する領域抽出や教師無し学習の手法を用いた陰影パターンの分類をおこなった．また，肺結節に対してはV-Netなどを用いて三次元的に領域抽出をおこなった．いずれも放射線科医によるアノテーションとよく一致した良好な結果がえられた．
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| 自由記述の分野 |
医用画像工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでのCADの研究開発は，肺癌検診のために肺結節の検出や鑑別をするCADやびまん性肺疾患診断のための陰影パターンの分類をおこなうCADといった単一病変の検出や鑑別が目的とされてきたが，これは日常臨床業務のニーズにはマッチしてない．またCAD開発のために多くの画像症例が必要とされた．本研究では，実際の臨床現場で放射線科医が必要とする多様な肺疾患を統合的に診断支援するために放射線科医の負担を軽減して開発可能なCADを目指したところに学術的・社会的意義がある．
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