2022 年度実施状況報告書

胸部X線写真上の全自動異常検出及び診断支援システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号	21K07638
研究機関	旭川医科大学
研究代表者	沖崎貴琢旭川医科大学, 医学部, 教授 (10322893)
研究分担者	中山理寛旭川医科大学, 医学部, 講師 (00516776)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2026-03-31
キーワード	胸部X線写真 / 異常所見検出
研究実績の概要	肺疾患の評価の際、胸部単純X線撮影は最初のアプローチの一つとして良く用いられている。適切な治療を最適のタイミングで提供するためには異常所見を認識することが肝要であるが、画像診断専門医や呼吸器内科医は膨大な業務量に忙殺され、胸部単純X線の読影に十分な時間が確保できない状況が一般化しつつある。我々は肺野領域を自動抽出する技術を開発したが、本研究ではこれを更に発展させ、肺野の異常所見を自動検出するコンピュータ・アルゴリズムの開発を目指す。 2020年に我々が開発した肺野輪郭抽出法（特願2020-137637）を用いて胸部単純X線画像から肺野を自動抽出した。この際には判別分析法を応用したアルゴリズムを用いた。その後、抽出された肺野に対して視覚的に異常所見の検出の妨げとなる肋骨・鎖骨などの骨構造を自動検出し、骨を仮想的に除去した骨透過処理画像を生成する基本アルゴリズムの開発を行い、昨年度は基本技術に関する特許（特願2022-051278）を出願した。現在は更に次のステップとして、研究を推進するために汎用性を持たせるためのソフトウェアへの特許技術の実装及び研究用ソフトウェア開発を進めているところである。しかしながら、個人差が当初の想定よりも大きいことが原因となり、一部の症例ではアルゴリズムが有効に動作していないケースが散見される。この問題を解決するためには、標準化するための前処理フィルターを新規に開発する必要があるかも知れない。
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基本アルゴリズムの開発及びその実装は当初の計画と比較して少し遅れている。実装に当たって解決しなければならない技術的な問題が複数出現し、解決に時間を要しているためである。
今後の研究の推進方策	個人差が当初の想定よりも大きいことが原因となり、一部の症例ではアルゴリズムが有効に動作していないケースが散見される。この問題を解決するためには、標準化するための前処理フィルターを新規に開発する必要があるかも知れない。
次年度使用額が生じた理由	コロナウイルスの影響で学会への現地参加が困難であったことから上記の金額を繰り越すことが可能であった。