| 研究課題/領域番号 |
18K12112
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
佐藤 正一 順天堂大学, 医療科学部, 教授 (90803255)
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| 研究分担者 |
市原 清志 山口大学, 大学院医学系研究科, 学術研究員(寄附金) (10144495)
山下 哲平 東海大学, 医学部, 助教 (50617420)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | クラスター解析 / ノイズ / 方法間比較 / 画像分類 |
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| 研究実績の概要 |
分離分析のための成分間の重なりやノイズに強い新クラスター分析法の概要
関連する研究成果として、2022年度の論文発表では、分離分析データのクラスタリングに関する研究において、細胞分類に関する検討を行っている。画像による分類では、既知や未知を問わず様々なノイズの影響を受ける。このような中で正しい分類の可能性について検討を実施した。本研究に関しては、共著者として「Relationship between Liquid-Based Cytology Preservative Solutions and Artificial Intelligence: Liquid-Based Cytology Specimen Cell Detection Using YOLOv5 Deep Convolutional Neural Network」と「Effect of Specimen Processing Technique on Cell Detection and Classification by Artificial Intelligence」の 2編の論文を投稿した。
学会発表に関しては、2022年10月に行われた第69回日本臨床検査医学会学術集会において検査方法の比較法の説明として「方法間比較のための回帰直線・偏差図の問題点と使い分け」について講演を行った。
また、2023年4月22日にAsia-Pacific Forum of Medical Laboratory Sciences（APMFMLS)22th学会（台湾）の「The Application of Artificial Intelligence in Laboratory Medicine」シンポジウムにて従来の統計手法を用いた分類法とAIを用いた分類法に関する利点と欠点について報告を行った。この講演では、これまで行ってきた疾患分類やクラスター分析、画像解析などの科研費による研究成果について講演した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度については、特にクラスター解析に関連する研究として、細胞の発達過程などの画像分類について、論文投稿を行った。また、疾患の判別について従来から行われている多重ロジスティック解析とAIをベースにした勾配ブースティング木について検討を進めてるなかで、様々な問題点が明らかになり、これらをまとめる形でAPMFMLS学会（台湾）にて講演を行うことができた。
そして、中心課題であるフローサイトメトリー法におけるクラスター分析についても少数例ではあるが臨床データでの有用性が見えてきている。
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| 今後の研究の推進方策 |
5月に開催される医学検査学会の生物化学分析部門シンポジウムにて、測定法の根本理論として「測定の不確かさの理論と活用」を発表する予定である。これによって計測データの許容される誤差についての理解が進むものと考えられる。
また、AIに関する画像処理法について初心者向けの原稿を投稿する予定である。画像処理に関するハードルを下げ、臨床医や臨床検査技師自身がデータ解析を行える環境整備に繋げる活動を行う予定である。
そして、クラスター分析については、データ解析を進め妥当性の検証を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
職場を異動したために、臨床データ収集のための倫理申請を行うために時間を要していることから、次年度使用額が生じた。
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