| 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, 講師 (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 |
学内研究倫理委員会、院内CT画像のDICOMデータ一括ダウンロード、病理組織標本の利用の手続きが完了し、研究対象のデータベース作成中である。
画像処理、機械学習に関しては、予備研究より２D画像より３D画像データとして処理する方が精度が上がることが判明したので、3D volumeとしてのデータ取得、segmentationのためのプログラム(application)を決定した。
これと並行して、従来の画像読影診断精度を客観的に評価して、AI診断と評価するための予備実験として、早期肺腺癌の３D画像におけるconsolidation容積、腫瘍体積に対する比率をパラメーターとした診断精度（鑑別診断精度：ROC曲線で0.7～0.8）が推計されたので、AI診断の目標精度が設定された。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
３D画像データの抽出、segmentationを院内PACSで施行可能なプログラム選択、院内手続きに時間を要したが、研究実施可能な体制となった。
最終年度で、本研究で開発するAI診断プログラムの精度を報告する。
|
| 今後の研究の推進方策 |
データ抽出、処理に関しては研究作業補助者を活用して、期間内に初期計画を完了します。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
令和4年度は消耗品、研究関連費用の支出は必要としませんでしたが、最終年度にはプログラムソフト関連、研究作業補助員、論文投稿など支出が必要であり、次年度繰り越しをしています。
|
