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2019 年度 実施状況報告書

決定木(decision tree)を使用した診断学習システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 17K01134
研究機関九州大学

研究代表者

岡村 和俊  九州大学, 歯学研究院, 助教 (20346802)

研究分担者 吉浦 一紀  九州大学, 歯学研究院, 教授 (20210643)
徳安 達士  福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード診断学習
研究実績の概要

CTシリーズ画像など多シリーズ画像とのリンクではなく、JPEGなど数枚の仮の画像を用い、直接ブラウザに貼り付ける形でプロトタイププログラムを作成中である。患者の主訴を提示し、最初の検査を選択させる。例えば最初に単純撮影を選択すると、その画像を提示し、次にどのような検査が必要かを選択させて提示し、そのレポートを書くという流れのの基本システムであり、これまでmoodle上での入力も考えていた所見記載も一括した流れになっている。ただし、所見評価の自動化はできていない。実際に検査がなかった場合の分岐をどうするかに関しては、検査が存在しない場合は、なぜその検査を選択したかという理由記載を求めようと考えている。これは、実際の臨床形態を逸脱しないため問題ないと考えている。ただ、ブラウザベースでは多シリーズ画像の管理が難しいため、既存のアプリを利用した画像サーバーを構築し、DICOMで管理している画像を開いて読影させることを想定しているが、レポート記載システム側からリンクするのではなく、IDをコピーするような形のため、スムーズに開けるように改良をめざす。
また、症例の少ない現状では、症例ごとに作り込むことができるが、症例を増やす場合の管理方法を考えなければならない。
症例収集に関しては、昨年度に引き続き、臨床読影レポートに「典型症例」のタグ付けを行っている。今後画像の匿名化と構築予定の画像サーバーへの登録を予定している。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

プロトタイププログラムはできているが、JPEGなどの単純画像とのリンクだけである。DICOM対象とした画像データベースを構築するとともに、リンクの確認が必要である。

今後の研究の推進方策

デスクトップ上で作成していたプログラムをサーバーに移設して、画像サーバーとのリンクを確認する。
アドバイスをお願いしている施設内専門家のとの間で、症例追加方法など実装方法を相談中である。

次年度使用額が生じた理由

プログラムがプロトタイプまでであり、本番環境構築・設定が次年度にずれこんだため。

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公開日: 2021-01-27  

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