| 研究課題/領域番号 |
19K22763
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 高知大学 |
|---|
研究代表者 |
菅沼 成文 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (50313747)
|
|---|
| 研究分担者 |
吉田 真一 高知工科大学, 情報学群, 教授 (30334519)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
|
| キーワード | じん肺 / 胸部画像診断 / 機械学習 |
|---|
| 研究成果の概要 |
アメリカ国立衛生研究所（NIH）が公開する胸部単純エックス線画像112,120枚をデータセットとして、複数の学習済みモデルを用いて、ファインチューニングにより学習を行い、14種類の疾患を診断した。孤立性病変においては有用な結果が得られることが確認できた。さらに、じん肺画像を用いての機械学習の方法を工夫することにより、びまん性の粒状影を判定できるアルゴリズムが出来上がってきた。また、胸膜プラークについての検討をさらに進めている。その詳細については、現在、大学院生の修士論文として準備中である。
|
| 自由記述の分野 |
職業性肺疾患
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
じん肺は、職業性の鉱物性粉じん曝露によって生じるびまん性肺疾患であり、古くから知られている一方で、世界的に産業医学上の重要な課題であり続けている。この重症度分類には、胸部単純エックス線が公的な診断基準として用いられてきており、国際労働機関による国際じん肺エックス線分類が長年用いられている。日米を含めた世界各国で、胸部エックス線を用いてのスクリーニングが法律で義務づけられていても、これを正しく実施しうる医師が十分にいない。このような問題を、コンピュータ診断支援ソフトを開発し解決することが、本研究の意義である。
|
