| 研究課題/領域番号 |
18H03333
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中根 和昭 大阪大学, 医学系研究科, 招へい教授 (10298804)
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| 研究分担者 |
山本 浩文 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (30322184)
堤 康嘉 大島商船高等専門学校, 一般科目, 教授 (30450141)
横山 雄起 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (60615714)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | ホモロジー / クロマチンパターン / 細胞診断 / 遠隔診断 |
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| 研究実績の概要 |
肺癌の治療方針などを定める際には、細胞診断は必須の検査である。判断の基準となる「クロマチンパターン」は複雑であるため、細胞検査士には長期間の訓練が必要であるうえ、細胞検査士の不足や都市部への集中により、遠隔診断を含む自動診断支援技術の開発は喫緊の課題となっている。クロマチンは細胞核内に3次元的にランダムに分布しており、CNNなどを基本にしたAIを用いた画像処理法では実用化は非常に難しい。我々は、新たに「ホモロジー・プロファイル法」を開発し、クロマチンパターンの客観的な指標による定量化を行った。
ホモロジーとは図形の接触の程度を定量化する数学的な概念であるが、本研究で開発したホモロジー・プロファイル法とは、画像を輝度を変化させながら二値化を行うことで、焦点面から上下にずれた3次元情報を拾い出すと同時に、画像を数学的な図形に変換し、ホモロジー量の計算を可能にする。そのうえで、二値化パラメータの変化に伴うホモロジー量の変化のグラフ（プロファイル）の特徴量から画像を数値化するというものである。焦点からずれた部分にあるクロマチンは、微分幾何的な情報は劣化してしまうが、ホモロジーの特徴である「位相不変性」をうまく用いることで、細胞検査士の感覚に合った数値化が可能となった。
我々の手法では医療施設間の染色の異なりにも影響されないうえに、計算システムが非常に軽くできる。このため、ネットを通じた遠隔診断にも応用可能である。本手法の研究をさらに進めることで、日本のみならず、病理医の少ない地域に対しても、医療サービスを展開することが可能となる。さらに将来的に本手法で癌種の区別（小細胞癌・腺癌・扁平上皮癌）も可能となると予想できるため、治療薬の選択に客観性が生まれ、癌治療に大きな貢献をすると思われる。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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