| 研究課題/領域番号 |
20K08131
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
村松 千左子 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (80509422)
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| 研究分担者 |
大岩 幹直 独立行政法人国立病院機構(名古屋医療センター臨床研究センター), その他部局等, 医長 (50649697)
川崎 朋範 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90456484)
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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 | ラジオミクス解析 / 深層学習 / 乳癌 / 画像診断 / サブタイプ分類 / グレード分類 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は乳癌の画像診断で用いられる画像のラジオミクス解析により，乳がんのサブタイプやグレードを予測し，読影医の診断を助け最適化医療に貢献することである．一般的に最初に行われるマンモグラフィや超音波検査画像から，生検等で得られる詳しい診断が予測できれば，より正確な診断が可能で，診断にかかる時間の短縮や患者の心理的負担の軽減が期待できる．また，スムーズに治療に取り掛かることができる．
このようなシステムの構築には，マルチモダリティ検査画像と病理診断結果が揃った質の良いデータベースが必要である．そこで，2020度は主にデータベースの作成を行った．データは2つの施設より得る予定で，2020度は1つの施設から約200症例を登録した．これらはマンモグラフィ，超音波画像，がんの組織型，サブタイプ，グレード等の情報を含む．また，文献調査とモデルの考案，前処理技術の検討も行った．初めに得られたデータに対して読影医によるマーキングをもとにマンモグラフィの関心領域の切り出しを行った．また，サブタイプとグレード分類のためのモデルについて，マルチタスク分類手法の検討を行った．モデルの入力データとラベルデータに何を用いて，どのように学習させるかを検討した．
今後モデルの構築と実験を行っていく．また，超音波画像についてもマンモグラフィとの対応付けと関心領域の切り出しについて検討する．2021年度はもう1施設からもデータを登録し，データベースの拡充を行っていく予定である．
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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
概ね順調に進んでいる．データベースの入手が少し遅れているが，入手できたものから解析をはじめ，モデルの初期検討を行っている．
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| 今後の研究の推進方策 |
モデルの初期検討を行う．高い精度を得るためにはデータベースの拡充は必須であるため，引き続き共同研究者と連携してデータベースの構築を行っていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍で国際学会参加の為の旅費等の使用がなく，また独立基盤形成の予算でのストレージの選定が間に合わなかったため．次年度に国際学会の参加費，論文の校正・投稿費，物品購入に使用する予定である．また，ストレージの購入は早い段階で進める．
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