| 研究課題/領域番号 |
18K11319
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| 研究機関 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
有澤 博 横浜市立大学, 医学研究科, 客員教授 (10092636)
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| 研究分担者 |
船越 健悟 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (60291572)
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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 | データベース関連 / マルチメディア情報処理 / 医学画像診断 / 医療診断支援データベース / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
がんは高齢者の死亡原因の半数近くを占めているが、一方最近の医療技術では発見が早ければ治癒率は著しく改善されている。早期がん発見のため、一度の検査で全身からあらゆる種類のがんを位置情報付きで検出できる点で、CT、MRI、PET等によるいわゆる画像診断は極めて有効である。本研究では通常は専門医（読影医）によって行われる画像診断の一部をコンピュータによる診断支援（CAD）システムに置き換えることを目的とした。読影医の数不足、画像の多様化や画質精細化による負担増にも対応できる。最近ＡＩ(Deep Learning)を用いた診断手法が注目されているが、全身の診断を行うには、膨大な数の、しかも多岐にわたる「異常」の例を集めなければならず、現実的でない。そこで本研究では比較定期少ない症例数でも診断支援システムが構築できる手法を模索した。これまで全身画像からの全タイプのがん診断に対しては、病態の多様性や判断ロジックの複雑性がネックとなり良い成果が得られていなかった。申請者らは読影医のロジック解析を基にPET-CT画像を用いた上半身（頭頸部と胸腔）の診断について良好な成績を持つアルゴリズムを開発済であるので、これを基に、全身を対象とし、CTやMRIだけでも自動診断が行えるよう、しかも参照症例数を少なくできるよう工夫した。基本アイディアは、(広義の）臓器領域の認識においては、熟練読影医が行っている大局的な認識法にならい、かつ動的な閾値変更（DTA）法など申請者らが提唱した手法を活用し、臓器や部位を正確に特定する。その上で局所的な判断は機械学習と診断データベースによって精度を上げる。申請者らの既存研究ではPET-CTに集中していたが、本研究では画像診断が多種の診断機器（モダリティ）に拡散していることに鑑み、まずMRIの多種画像による診断支援を試み、骨領域についてのみであるが、有効な結果を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
申請者らによって今までに研究開発してきた画像診断アルゴリズムはPET-CTに偏っていたものであったので、これをいろいろなモダリティに対応し、普遍性を高め同時に新しい視点の機能開発を考えるため、まずはMRI多種画像に拡張することを考えた。ここで言う多種画像とはMRIのT1画像、造影T1画像、Ｔ2画像、拡散強調画像などのことであり、さらに撮影パラメタによって各種あり得る。共同研究者の群馬県立がんセンター放射線診断部のご協力を得て20症例の全身MRI画像（主にT1と拡散強調画像）を 入手し、これに既に開発済みの動的閾値決定法（DTA法）によって大局的な臓器領域抽出を行った。さらに、悪性腫瘍などの異常部位のあるところを、主に形体的な異変から異常部位を抽出することを試みた（PET画像からの診断では放射性ブドウ糖であるFDGをマーカーとして、その集積の態様から異常を判断するので、ＭＲＩの場合は方法は根本的に異なる）。その結果、異常部位の判断が困難である症例もある一方で、骨領域では骨の一部が消失してしまう骨腫瘍などに対しても、異常の検出が精度よく行える例があることが分かった。ただし症例数が少ない為、骨腫瘍のすべてのタイプを尽くしたわけではなく、読影医からの聞き取りとアルゴリズムへの反映もまだ十分ではないので、今後確定診断付きの症例を増やして、少なくとも骨腫瘍については診断装置（診断エンジン）として実用できるレベルに近づけたいと考えている。
それ以外の臓器領域を含む全身がん診断については、現在群馬県立がんセンターを交えて研究、議論中である。PETとMRIの組み合わせも考えられるが、両方を同時点で撮像する例は非常に少ない。PET-MRIと言う装置も開発されているが、日本での導入数は数台にとどまっており、現実的ではない。
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| 今後の研究の推進方策 |
今までの成果を踏まえ、引き続きＭＲＩを中心とした自動診断システム（診断エンジン）の研究開発に注力してゆく。最終的な姿としては、ＰＥＴを含む多種のモダリティを横断的に利用できる医療支援システムであり、診断データベースに蓄積した情報を活用して、がん以外も含む全身からの異常（病変、兆候も含む）、および医師も見落としていた異常（病変）をくまなく洗い出せることが目標である。初年度の研究に於いて、ＭＲＩによる骨腫瘍診断で、個々の異常と異常の痕跡（以前の病変により骨の一部が溶けて消失している例など）の形態を骨領域全体として全体的な評価を行うことができるのではないかと言う意見が共同研究者側から出た。これは領域ごとに身体状態を指標によって評点化することを意味しており、新しい情報提供の形態になり得るとも考えられる。2年目の研究に於いては、この点を踏まえ、ＭＲＩの複数種画像を用いて、画像種類や撮影プロトコルの標準化とそれに基づく診断アルゴリズムの精緻化を共同研究者と共に進め、まずはＭＲＩによる自動画像診断の有効性を臨床データを元に評価確立したい。その上で、（別時点でも良いので）近い時点のＰＥＴ画像を用いた診断支援（自動診断をを含む）を利用して、個々の病変、あるいは病変の可能性が高い領域についての確定診断を出してゆく、という診断の全体像を考えて行きたい。
また、初年度は準備的な作業が多く、一部成果は合っても学会等の発表に至らなかったケースも多かった。2年度目からは研究の深化と共に、部分的にでもまとまった結論を発出してゆきたいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計画では、年度末に研究討論のため、共同研究者である鹿児島市・厚地記念クリニックPET画像センター長を２名で訪問する費用約８万円（１泊２日）を計上していた。しかし先方と日程の折り合いがつかなかったことなどにより、今回は断念せざるを得なくなった。次年度繰り越し額については、前年度に十分にできなかった症例データの提供に係る打合わせ費用に利用したい。共同研究者の群馬県立ガンセンターには技術的な討論の回数が当初予定よりさらに必要となるので、次年度に繰り越した金額をそれに充てたい。
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