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2018 年度 実績報告書

放射線治療における標的内部の放射線感受性の不均一性を検出するための方法論の確立

研究課題

研究課題/領域番号 17K16497
研究機関国立研究開発法人国立がん研究センター

研究代表者

小林 和馬  国立研究開発法人国立がん研究センター, 中央病院, レジデント (00747610)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2019-03-31
キーワード放射線治療 / 解剖学的標準化 / Radiomics / 深層学習 / アノテーション
研究実績の概要

がん放射線治療における個別化・精密化された医療体系を確立することを目的に、(1)解剖学的標準化と三次元統計解析手法: 患者間で異なる解剖学的特徴の標準化と臨床的に意義のある空間的パターンの抽出、(2)Radiomics: 関心領域内の画像特徴量の網羅的解析、(3)関心領域の自動抽出: 深層学習を用いたセグメンテーション、をそれぞれ要素技術として開発した。(1)解剖学的標準化と三次元統計解析手法においては、臓器形状に基づいた非剛体レジストレーションによる解剖学的標準化と、テンソル回帰を利用することで、臨床的なアウトカムと関連する三次元医用画像中の空間的パターンの抽出を可能にした。(2)Radiomicsにおいては、腫瘍画像の特定の画像特徴量と放射線治療後の局所制御率の関連について解析した。(3)関心領域の自動抽出においては、深層学習を用いた転移性脳腫瘍の自動検出について取り組み、高い精度を示すモデルの予備的な開発に成功した。
更に、これらの要素技術を有機的に組み合わせることによって、教師あり学習に用いるための大量のラベル付きデータを半自動的に収集・蓄積することが出来るソフトウェアを開発し、特許の出願を行った。本ソフトウェアにおいては、医師による医用画像情報の参照過程を再現するような、階層的に構造化されたアノテーションの付与を可能にした。更に、学習済みの深層学習モデルを組み込むことによって、新規のデータに対して候補となるアノテーション情報をユーザに提示することで、アノテーションに要する労力を大幅に省力化する仕組みも開発した。現在、本ソフトウェアに基づいた大規模な医用画像研究へと展開中である。

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2019 2018

すべて 学会発表 (4件) (うち招待講演 3件) 図書 (1件) 産業財産権 (1件)

  • [学会発表] 人工知能技術により変革される放射線医学2019

    • 著者名/発表者名
      小林和馬
    • 学会等名
      第1回日本メディカルAI学会学術集会
    • 招待講演
  • [学会発表] 人工知能技術により変革される放射線医学2019

    • 著者名/発表者名
      小林和馬
    • 学会等名
      第32回日本放射線腫瘍学会高精度放射線外部照射部会学術大会
    • 招待講演
  • [学会発表] 臨床応用を志向した人工知能技術を活用した統合的ながん医療システムの開発2019

    • 著者名/発表者名
      浜本隆二、小林和馬
    • 学会等名
      第78回日本医学放射線学会総会
    • 招待講演
  • [学会発表] Integrating Artificial Intelligent System with Clinical Workflow of Radiologist in the Hospital2018

    • 著者名/発表者名
      小林和馬、三宅基隆、渡辺裕一、菅原洋平、向井まさみ、中島典昭、栗原宏明、中山優子、楠本昌彦、三原直樹、浜本隆二
    • 学会等名
      第77回日本癌学会学術総会
  • [図書] Brachytherapy: Techniques and Evidences2019

    • 著者名/発表者名
      Yasuo Yoshioka, Jun Itami, Masahiko Oguchi, Takashi Nakano
    • 総ページ数
      304
    • 出版者
      Springer
    • ISBN
      9811304890
  • [産業財産権] アノテーション支援装置、アノテーション支援方法及びアノテーション支援プログラム2019

    • 発明者名
      小林和馬、三宅基隆、浜本隆二
    • 権利者名
      小林和馬、三宅基隆、浜本隆二
    • 産業財産権種類
      特許
    • 産業財産権番号
      特願2019-010287

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公開日: 2021-01-27  

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