• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2020 年度 実施状況報告書

AIによる肺癌超低線量CT検診及び肺結節鑑別診断用コンピューター支援装置開発

研究課題

研究課題/領域番号 18K07675
研究機関神戸大学

研究代表者

竹中 大祐  神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (60258233)

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, 医学部附属病院, 特命助教 (90792250) [辞退]
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワード放射線医学 / CT / 人工知能 / 被曝線量低減
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,その結果をCARS 2020にて発表するとともに,研究成果を放射線医学領域のtop journalであるRadiologyにて発表した。
あわせて,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。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107th Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2021)にて投稿した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

昨年度の実験でCT検査における被曝線量低減を試みたが,人工知能併用再構成法において抽選両領域の画質提言が確認されたため,再構成法の改良と今年度の再実験を予定している。
COVID-19の蔓延により患者検査数の著明な減少により,目標検査数には届かないため,新たな患者データを用いた評価の進捗がなく,新たな低線量CTにての評価に至っていない。

今後の研究の推進方策

人工知能応用再構成作成の改良を行い,再度COPDGeneIIファントムにてCT値変化などを評価し,至適な撮像法を再度決定するとともに,決定された撮像法にて可能な限り患者データの取得を試みるが,COVID-19蔓延によるデータ収集には課題が残る。

次年度使用額が生じた理由

2020年度はCOVID-19蔓延により,国内外の学会で発表を行うことができなかったため,次年度使用額が生じた。
2021年度は可能な限り国内外学会に出席して発表を行うとともに,人工知能応用再構成作成に必要なワークステーションやハードディスクなどを購入する予定である。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2020

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Differentiation of Benign from Malignant Pulmonary Nodules by Using a Convolutional Neural Network to Determine Volume Change at Chest CT2020

    • 著者名/発表者名
      Ohno Yoshiharu、Aoyagi Kota、Yaguchi Atsushi、Seki Shinichiro、Ueno Yoshiko、Kishida Yuji、Takenaka Daisuke、Yoshikawa Takeshi
    • 雑誌名

      Radiology

      巻: 296 ページ: 432~443

    • DOI

      10.1148/radiol.2020191740

    • 査読あり
  • [学会発表] 3D CADv System with and without CNN: Comparison of Nodule Component Measurement Accuracy and Differentiation in Routine Clinical Practice Data2020

    • 著者名/発表者名
      Ohno Y, Aoyagi K, Kishida Y, Seki S, Ueno Y, Yaguchi A, Takenaka D, Yoshikawa T
    • 学会等名
      CARS 2020
    • 国際学会
  • [学会発表] CT を用いた肺癌の最新診療2020

    • 著者名/発表者名
      大野良治
    • 学会等名
      第61回日本肺癌学会学術集会
    • 招待講演

URL: 

公開日: 2021-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi