| 研究課題/領域番号 |
18K07675
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
竹中 大祐 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (60258233)
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| 研究分担者 |
大野 良治 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30324924)
吉川 武 神戸大学, 医学研究科, 特命講師 (40332788)
関 紳一郎 神戸大学, 医学研究科, 特命助教 (30773519) [辞退]
西村 善博 神戸大学, 医学部附属病院, 教授 (20291453)
眞庭 謙昌 神戸大学, 医学研究科, 教授 (50362778)
岸田 雄治 神戸大学, 医学研究科, 非常勤講師 (90792250) [辞退]
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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 | 放射線医学 / CT / 人工知能 / 被曝線量低減 |
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| 研究実績の概要 |
2007-2017年に神戸大学医学部附属病院放射線部にてCADアルゴリズム開発および性能評価を目的に被験者の同意を得て取得した320列及び64列CT装置にて撮像された通常線量および低線量CTデータをもとに，Deep Learningの手法により，2003年より我々が継続的に開発および改良してきた肺癌検診用CADアルゴリズムおよび肺結節自動体積測定用CADアルゴリズムをサイバーネット社製解析ソフト開発用ソフト「MATLAB」を用いて改良した。そして，新たにDeep Learningを用いたAIによる肺結節自動体積測定用CADアルゴリズムの精度を3名の放射線科医によって作成されたStandard referenceとの精度評価をするとともに，肺結節患者における両・悪性鑑別診断能を評価した。そして，第27回日本CT検診学会学術集会にて発表するとともに，欧州放射線学会主催のEuropean Congress of Radiology (ECR) 2020やComputer-Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2020で発表予定である。また，本研究成果を海外一流誌に投稿し，採択された。
また，現行の低線量CT検診用撮像プロトコールにおいて，逐次近似再構成法や逐次再構成法を応用した再構成アルゴリズムを用いることにより，X線被曝を単純写真と同程度に低減した超低線量CT撮像を可能にするプロトコールを作成する際に，CT値の精度保証が必要であることから，Phantom Laboratory社製COPDGene IIファントムを購入し，各種条件でCT値の評価を行った。そして，研究成果をJapanese Journal of Radiologyにて発表した。また，新たに人工知能を応用した再構成法を開発し，従来の手法との差を評価し，北米放射線学会が主催する106th Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2020)に投稿した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究成果発表を行うとともにソフトに関しては海外一流誌であるRadiologyに共同研究者である藤田医科大学 大野良治 臨床教授の論文が採択された。
また，撮像法及び再構成法に関しては同様に藤田医科大学 大野良治 臨床教授がJapanese Journal of Radiologyに研究成果の一部を発表した。そして，新たに開発した人工知能応用再構成法の基礎検討を開始した。
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| 今後の研究の推進方策 |
現行の予定で研究を継続し，研究成果発表とソフトの改良などを行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19肺炎による移動自粛などにより，研究打ち合わせに関する出張がなくなったため。
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