| 研究課題/領域番号 |
21H03840
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
木戸 尚治 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任教授(常勤) (90314814)
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| 研究分担者 |
梁川 雅弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (00546872)
鈴木 裕紀 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20845599)
富山 憲幸 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50294070)
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (70434321)
神谷 亨 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (80295005)
平野 靖 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (90324459)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 画像診断 / 人工知能 / 深層学習 / 異常検知 / 自然言語処理 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、関連病院のMIクリニックから入手した8万例のPET/CTのDICOM画像とその所見レポートを既にデータベース化した。
これらの症例を用いて木戸（自然言語処理を用いた読影所見レポートの部位別自動分類、PET/CT画像からのVision Transformerを用いた病変検出）、間普・平野（自然言語処理を用いたシソーラスに着目した読影所見レポートの分類）、神谷（言語情報を用いた肺癌のradiomics解析）、中山（胸部CT画像を用いた教師無し異常検知AIの開発）、寺本（腹部臓器のセマンティックセグメンテーション）などの研究をおこない、国際学会を含めた学会発表や多くの論文が採択された。
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| 自由記述の分野 |
人工知能画像診断学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、8万例のPET/CT画像と所見レポートのデータベース化を通じて、医用画像解析と自然言語処理の分野で重要な成果を上げました。病変検出、読影所見分類、肺癌解析、異常検知AI、臓器セグメンテーションなどの研究成果において、多岐にわたる研究が国際学会や論文で評価された。これにより、診断精度の向上、医療現場の効率化、医療費の削減が期待され、全体的な医療サービスの質向上に貢献することが期待される。
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