| 研究課題/領域番号 |
20K08060
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| 研究機関 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
寺本 篤司 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (00513780)
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| 研究分担者 |
塚本 徹哉 藤田医科大学, 医学部, 教授 (00236861)
今泉 和良 藤田医科大学, 医学部, 教授 (50362257)
齋藤 邦明 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (80262765)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 特発性間質性肺炎 / 人工知能 / 敵対的生成ネットワーク / CT画像 / 病理画像 |
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| 研究実績の概要 |
肺疾患のひとつである間質性肺炎には100種類以上の原因の異なるものが含まれるが、その中でも原因不明の特発性間質性肺炎は国の難病にも指定されている。特発性間質性肺炎にもいくつかの病型が存在し、それぞれ適切な治療法が異なるため、早期かつ正確に診断を行う必要がある。診断にはCT検査や肺生検による病理検査が行われるが、鑑別には豊富な経験を要し、正確に診断できる医師は国内でも限られているのが現状である。ここで、もし人工知能等の自動解析技術により正確に病変が解析できれば、より正確かつ迅速に安定した診断が可能となる。そこで本研究では特発性間質性肺炎の診断を支援するため、健常あるいは高有病率疾患の膨大なデータを、希少な特発性間質性肺炎のデータに変換する技術を開発し、得られた画像を用いて特発性間質性肺炎の有無、病型、重症度、治療効果、予後など診断に有用な情報を得る手法を開発することを目的としている。２０２０年度は特発性間質性肺炎患者や、多有病率疾患患者のCT画像データを入手し、データベースの構築を進めた。また、人工知能技術のひとつである敵対的生成ネットワークを用いて仮想的に特発性間質性肺炎のCT画像パターンを生成する検討を実施した。さらに、特発性間質性肺炎の病巣の領域を抽出し、特発性間質性肺炎の病型（IPF、非IPF）を分類する人工知能技術を開発し、７０％の鑑別成果移動を得た。この結果を元に、一件の国際学会発表、２件の国内口頭発表を行い、原著論文を投稿中である。
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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
当初の計画どおり、画像データベースの構築から着手した。特発性間質性肺炎の診断は主にCT画像によって行うため、CT撮影されている患者リストを分担研究者から提供を受け、CT画像を２０症例入手した。また、それらを用いて健常人あるいは肺に疾患の無い患者のCT画像から特発性間質性肺炎患者のCT画像を生成する処理を行い、実患者に近い画像パターンが得られることを確認した。さらに、特発性間質性肺炎の鑑別を行うための人工知能技術を開発し、７０％の鑑別成果移動を得た。なお、本研究では病理画像を利用することも想定しているため病理標本の収集も開始したが、疾患の特性から生検による病理検査を実施している例が少数であり人工知能処理に耐えうるデータ量が確保できていない。引き続き患者データの収集を行う予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
２０２０年度に構築した特発性間質性肺炎データベースはまだ十分な患者数とはいえないため、患者データの収集を引き続き行う。そして病理画像を用いた仮想患者データの生成を試みる。病理画像は画像サイズ（マトリクス数）が大きいため、大容量画像をハンドリングできる画像処理技術を調査し、現実的な処理時間で高解像度画像を処理できる画像生成技術の開発を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
初年度の予算額が申請額よりも少なかったため購入物品を減らした。最近の半導体不足によりコンピュータ製品の価格雅高騰している。そこで、２０２１年度に購入予定のコンピュータシステムを繰越金も合算して導入する予定である。
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