| 研究課題/領域番号 |
20K09162
|
|---|
| 研究機関 | 三重大学 |
|---|
研究代表者 |
高尾 仁二 三重大学, 医学系研究科, 教授 (30263007)
|
|---|
| 研究分担者 |
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111)
金田 真吏 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (30793418)
内田 克典 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (60362349)
久保岡 牧子 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (60832524)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 早期肺腺癌 / CT画像 / AI / 機械学習 / 深層学習 / CNN / AIS / MIA |
|---|
| 研究実績の概要 |
HRCT画像の潜在的臨床情報を有効かつ客観的に評価、利用するためのAI (Deep learningによる機械学習モデル)による画像診断プログラムを作成することを目的として、2009年以降に当科で手術を施行した臨床病理I期の肺腺癌手術症例の術前HRCT、PET/CT、切除病理組織、診療録情報を研究試料として後方視的観察研究である。
ハード面では機械学習用専用PC、処理能力向上のためのGPU増設、画像解析用高分解能モニターの設置が完了した。代表者がColaboratory、Python、TensorFlowを学習、関連学会での情報交換を行い、最適プログラムの選定と操作技術習得中である。
学内のCT画像の個人情報削除を伴う一括ダウンロードにに関しては院内での取り扱い規定を作成し、研究用データベース化するためのプラットフォームが整った。
現在、実データを用いた診断プログラムの開発の準備は整ったので、データサイエンス、AIの専門知識を有する協力者のアドバイスの下で、遅れを取り戻すべく研究を加速する。また、画像アノテーションなど時間を要する作業に関しては補助作業員雇用により、スピードアップを図りたい。当初の研究計画に基本的な変更はない。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
CT画像データの研究用ダウンロード、取り扱い規定などの学内手続きに時間を要した。
|
| 今後の研究の推進方策 |
基本的な変更はありません。
現在、実データを用いた診断プログラムの開発の準備は整ったので、データサイエンス、AIの専門知識を有する協力者のアドバイスの下で、遅れを取り戻すべく研究を加速する。また、画像アノテーションなど時間を要する作業に関しては補助作業員雇用により、スピードアップを図りたい。
今年度内には、学習用400例と評価用100例での機械学習モデルのを完成させ、病理診断との一致率、増大速度の予測、予後予測の可能性についても明らかにしたい。
診断精度向上を目的としたPET情報の追加の有用性検証に関しては、画像データとして加えるか計測値データとして加えるかは以上の結果を参考にしての判断になるが、予定通りに実施予定である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
設備購入費が交付額で不足が出ましたが、当初予定した計画より準備期間が必要でした。このため、令和２年に開始予定していた実データを用いたデータベース作成、機械学習が行えていません。そのための作業に要する経費が未使用となりましたが、次年度以降は専門家アドバイザー、データアノテーションなどの作業要員を加えて研究を加速する予定で、そのための経費として充当したいと考えています。
|
