ディープラーニングを用いた診断補助アルゴリズムに対する誤認知の検討

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K16734
• 研究機関: 大阪市立大学
• 研究代表者: 本条 隆 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 医員 (30779492)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 深層学習 / Deep learning / 誤認知

研究実績の概要

誤認知のモデルの論文によるモデル調査中である。特に、自動運転の分野などでは誤認知モデルの開発や改良が盛んであり、その分野の内容を詳細に調べている。その中の数モデルに関しては、実際にプロトタイプを作成するに至っている。一方でそれらを医療画像に適応するところまでは未だに到達していない。具体的には以下のプロセスを終了している。
また、同時に医療画像に関しても抽出が準備できつつあり、テスト用に準備する放射線画像は、MRAに関しては、2018年1年間に当院において新たに読影レポートで脳動脈瘤と診断された症例の画像、マンモグラフィと胸部CTに関しては、2018年1年間に当院で手術を受け病理学的に乳癌及び肺癌と診断された症例の術直前画像であり、MRAが約80例、マンモグラフィ・胸部CTは約100例である。またそれぞれと同数の正常画像を2018年1年間での撮像からランダム抽出した。

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

コロナもあったが、当初から無理のない計画を建てているため、結局進捗に影響を与えることなくきている。

今後の研究の推進方策

今後、医療画像に当てはめたモデルを作成する

次年度使用額が生じた理由

コロナにより研究の進捗にやや変更があったため、次年度使用額が生じた。
モデルの本格作成のフェーズにはいったため、もともとの使用予定だった物品に使用する。