| 研究課題/領域番号 |
19K09666
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56030:泌尿器科学関連
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
藤井 靖久 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (70282754)
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| 研究分担者 |
石岡 淳一郎 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 講師 (10596878)
熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 画像診断 / 前立腺癌 / 腎腫瘍 / MRI / CT |
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| 研究成果の概要 |
複数のMRI画像を使用し、癌の有無のみならず、癌域を画像アウトプットするMRI前立腺癌自動診断プログラムを開発した。T2W単独モデル、T2W+DCEモデル、bpMRIモデル、mpMRIモデルの4種類のモデルを開発し、診断能を比較した結果、mpMRIモデルが最も優れた診断能を有していた。bpMRIへのDCE追加は偽陽性を減少させ、陽性的中率の向上に寄与した。これは現在の実臨床でmpMRIの使用が推奨されていることと一致する結果であった。私たちの開発したmpMRIモデルでは、医師読影陽性の癌域の72%を指摘、陽性的中率は80%であり、読影支援ツールとしての実用可能性が示唆された。
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| 自由記述の分野 |
泌尿器科
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、PET画像など新規の医療画像の進歩が目覚ましいが、同時に従来のCT, MRIといった医療画像においても画像技術は進歩し同時に放射線診断医による読影診断能も向上している。一方、読影診断能の向上とともに読影者間差異の解消が重要課題となり、人工知能の導入による発展が期待される分野である。今回、複数の画像を使用するMRI前立腺癌自動診断プログラムを開発した。実臨床における診断と同様に複数画像を使用したモデルであり、前立腺癌MRI診断における読影支援ツールとしての実用可能性が示唆された。
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