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2020 年度 研究成果報告書

深層学習による大腸鋸歯状病変の自動検出解析装置の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 18K08010
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分53010:消化器内科学関連
研究機関福島県立医科大学

研究代表者

冨樫 一智  福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (10316531)

研究分担者 歌野 健一  福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (10728158)
朱 欣  会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (70448645)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード大腸腫瘍 / 大腸内視鏡検査 / コンピュータ自動診断 / 早期大腸癌 / 大腸鋸歯状病変 / sessile serrated lesions / CAD
研究成果の概要

大腸内視鏡検査中の内視鏡医の精神的負担は大きく、コンピュータ診断支援システムによる負担軽減が期待される。一連の研究では、小さなポリープを発見できる診断支援システムの開発から研究に着手し、現在、その有用性を臨床試験で評価中である。早期大腸癌の治療方針を決定するための診断支援システムを小数例で暫定的に開発し、さらに多数例を用いることにより、大腸内視鏡専門医に匹敵するシステムの開発に成功した。腺腫と鋸歯状病変を鑑別する診断支援システムも開発したが、鋸歯状病変のうちsessile serrated lesionsを的確に診断できるコンピュータ自動診断装置の開発は不完全であり、今後の課題と考えられた。

自由記述の分野

消化器病学

研究成果の学術的意義や社会的意義

大腸癌は、腺腫や鋸歯状病変などの大腸ポリープから発生し、この内視鏡的切除により大腸癌の発生は抑制されることは実証されている。しかし、大腸内視鏡検査による大腸ポリープ見落とし率は25%にまで達するとされ、大腸内視鏡医の精神的・肉体的負担は大きい。この研究では、世界的に普及している白色光非拡大内視鏡画像において、効果的に機能するコンピュータ自動診断装置の開発に成功し、実用化に向けての第一歩を踏み出した。開発したシステムを利用することにより、第一には内視鏡医の負担軽減が実現できるが、大腸内視鏡診療における医療の均てん化につながることも期待され、若手医師の教育での活用も想定される。

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公開日: 2022-01-27  

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