| 研究課題/領域番号 |
20K09713
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
上田 勉 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (70522928)
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| 研究分担者 |
樽谷 貴之 広島大学, 病院(医), 助教 (10569007)
卜部 祐司 広島大学, 病院(医), 助教 (10648033)
河原 大輔 広島大学, 医系科学研究科(医), 助教 (20630461)
竹野 幸夫 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (50243556)
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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 | 深達度診断 / 経口的咽喉頭手術 / Deep learning / Radionics / 人工知能（AI） / 咽喉頭癌 |
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| 研究実績の概要 |
2008年から2020年における咽喉頭腫瘍に対して経口的咽喉頭手術を施行した115病変の内視鏡画像（白色光，NBI，NBI拡大観察）が揃っている96病変（SCC in situ54病変、SCC42病変）の内視鏡画像288枚を画像加工技術なども用いながら，neural networkと呼ばれるパターン認識をするように設計された，人間の脳神経回路をモデルとした多重構造によるアルゴリズムを用いてデータを学習する手法であるDeep learningにより機械学習させ深達度診断（上皮下浸潤の有無）の精度を検証した。その結果，良好な診断能が確認でき，その結果を発表し，論文作成を行い，投稿準備中である。しかし若干精度が低い部分もあり，その原因も判明しており，更なる検討を行っている。また，経口的咽頭手術の重要な合併症である嚥下障害の発生する因子についても多変量解析した。その一つの原因として挙げられる，適切な深部断端切除の重要性を確認し，今回の研究の結果が今後の経口的咽頭癌切除の発展に寄与することを再確認した．その断端評価について，内視鏡診断医と頭頸部外科医による超音波診断の精度についても，今回の研究の背景として発表し，論文作成し投稿中である。
更に，内視鏡画像おける特徴選択アルゴリズムを用いて画像の特徴量を抽出し，情報を数値化して機械学習させるRadiomicsによる検討を施行し，こちらについても論文作成中である。最終段階として，今後は，精度の低い原因でもある症例数をなるべく増やすために，超音波検査を施行した手術症例をなるべく多く集積しRadiomicsおよびDeep learningによる検討行う予定である。
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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
超音波検査を施行した症例数をなるべく多く集積するために，次期中旬までは症例集積をする予定である．最終的な研究結果の一つである超音波検査の画像からRadiomicsを用いて特徴量を抽出し人工知能を用いて機械学習させ、超高精度な深達度診断ができるシステムの構築を行う必要があるが，その他は概ね順調であり，学会発表を終えて，現在論文を投稿中または，作成中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今回の研究で得た結果について投稿中や作成中の論文に対する対応をおこない，研究の成果が論文として掲載されるようにする。また，経口的超音波検査の画像も含めた総合的な画像群を集積の数をできる限り増やし，これらの画像群からRadiomicsを用いて特徴量を抽出し人工知能を用いて機械学習させ、超高精度な深達度診断ができるシステムの構築を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和３年度は発表や出席を考慮していた学会のweb開催への変更により旅費が発生しなかったことで，旅費を使用しなかった。令和４年度は最終的な解析に用いる高性能のCPU搭載のワークステーションやそれに類似するシステムが必要になり，購入予定として設備備品費を計上している。本研究の適格症例のエントリー数を増やすために，超音波プローブを適切に病変に接着することで得られるエコーの良好な画像のための機器の購入も計上している。また，学会発表，出席のための旅費を計上し，最終的な論文作成，投稿費用を計上している。
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