胸部単純X線画像を用いた肺年齢推定によるCOPDの早期検出および患者介入の実現

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K21265
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0909:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
• 研究機関: 新潟医療福祉大学
• 研究代表者: 笠井 聡 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (60842713)
• 研究期間 (年度): 2021-08-30 – 2024-03-31
• キーワード: 胸部単純X線画像 / スパイロメトリー / Deep Learning

研究成果の概要

本研究では、胸部単純X線画像から肺機能値を推定することにより、肺年齢として定義することを目的とした。このために、研究協力施設である検診施設から胸部単純X線画像の撮影とスパイロメトリー検査を同時に取得した症例から、胸部単純X線画像で異常所見が見つからなかった11,837被検者のデータベースを構築した。これらのデータから、胸部単純X線画像を入力とし、肺機能検査結果を推定するDeep Learningを開発した。この結果、スパイロメトリ―の各指数の平均精度は、90%以上であった。このことから、胸部単純X線画像は、呼吸機能に関係する情報を含んでいることが示唆された。

自由記述の分野

医用画像AI

研究成果の学術的意義や社会的意義

COPDをはじめとした呼吸器の異常は早期診断が必要であるが、診断の遅れが問題になっている。本研究では、プライマリケアにおいて、胸部疾患を判断する際に最初に選択される可能性が高く、世界で最も多く撮影されている胸部単純X線画像から呼吸機能の検査値を推定できる可能性が示唆された。胸部単純X線画像から呼吸機能値が推定可能であれば、検診や他の目的で撮影された画像から肺機能の異常が発見されることが期待され、適切な検査を受けることで自覚症状がない段階での早期の介入により、患者のウェルビーイングにつながると考えている。