| 研究課題/領域番号 |
20K17120
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
細川 和也 九州大学, 大学病院, 助教 (40746872)
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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 | 慢性血栓塞栓性肺高血圧症 / 血栓塞栓症 / 機械学習 / 画像診断 / 肺高血圧 |
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| 研究実績の概要 |
希少疾患である慢性血栓塞栓性肺高血圧症（CTEPH）は適切な診断・治療により予後が劇的に改善する疾患である。そのため、スクリーニング検査である肺血流シンチグラムの診断精度が生死を分ける。現状では読影に習熟した専門医が限られており、約半数のCTEPHが未診断のままとなっている。本研究はCTEPHの標準的スクリーニング検査である肺血流シンチグラムを専門医と同水準の精度で判別する画像診断プログラムを確立することが目的である。画像診断プログラムの確立と並行して、web上に推論プログラムをデプロイし、だれでもどこでも利用できるプラットフォームを構築する。具体的な研究計画は以下の4段階で設定している。
①肺血流シンチグラム画像の収集とラベリング、適切な学習モデルの構築 ②構築した画像診断プログラムの前向き診断精度検証 ③WEBプログラム公開（画像データの循環システム構築） （④多入力（CT、検査値トレンド等）による精度向上、予後予測への展開）
現在の進行状況は以下のとおりである。
①に関して、200例の症例収集とラベリングを行っており、学習モデルの探索が行える学習データを準備できている。引き続き、高精度の学習モデルを構築するために症例の蓄積を継続する。②前向き検討についてはR3-4にかけて実施予定。③推論プログラムをデプロイするためのWEBページを作成済み（デプロイは未実施）（④多入力学習モデルは①～③完了後に試みる予定）
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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
学習モデルを探索するための基礎となる学習データは必要最低限は収集し、ラベリングも行っている。これらのデータを用いた学習モデルの診断精度は90%前後を達成しており、現在はデータの蓄積を継続するとともに、既存の学習データを用いて、学習モデル構築、推論プログラムのWEBページへのデプロイ、WEBページ（画像診断プログラムを展開するためのプラットフォーム）の構築といった研究プロジェクト全体を並行して遂行している。
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| 今後の研究の推進方策 |
前向きの検証試験を計画しているが、
R3では
・既存データの蓄積を継続（学習モデルの精度向上）
・WEBページへの推論プログラムのデプロイ
・利用しやすいWEBページ（画像診断プラットフォーム）の構築
を優先して遂行する。前向き検証試験はR3後半からR4にかけて計画する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより国内・国際学会が自粛され、学会発表の場が制限された（学会参加費、交通費、宿泊費の繰り越し）。現地開催の学会がなくなったため、WEB開催に備え、オンライン会議システム等の導入で代替している。R3以降も新型コロナウイルスパンデミックの第4波が襲来しており、原則として国際学会、県をまたぐ移動は制限されており、R3以降はオンラインでの参加を積極的に行う計画（国際学会参加費：100,000円）。
R2前半は研究活動の制限（病院への不要不急の勤務が制限される等）がなされたほか、当該疾患患者の受診控えがあり、学習データの蓄積が停滞した。HDD、汎用GPU等の機械学習、データ関連の機材は未購入であり、R3に購入する計画である（270,000円）。
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