| 研究課題/領域番号 |
22K12843
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
田口 崇文 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 講師 (40437710)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| キーワード | 甲状腺癌 / 画像診断 / AI診断 / 内分泌・甲状腺疾患画像データベース / 細胞内エネルギー代謝 / 遠隔画像診断 / 発癌機構 |
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| 研究実績の概要 |
高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System (IMIS) で蓄積された甲状腺超音波画像を用いて、甲状腺癌画像判別のためのArtificial intelligence (AI) 学習による深層解析と、作成済である網羅的な内分泌・甲状腺疾患画像データベースから癌解析アルゴリズムを構築する、AI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをプログラミング構築し、遠隔画像診断システムへの応用や、甲状腺癌の発癌制御機構の解析をすすめる。
甲状腺疾患・癌画像解析の基本データにおいては、既に高知大学医学部附属病院での約20年以上の IMIS (高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System) を用いた診療をもとに、内分泌・甲状腺疾患の網羅的な画像データベースを構築済である。AI画像解析においては、深層解析システムである Deep Station 2：Deep Analyzer を用いて、画像データベースのサンプル画像からの深層学習によりテスト評価中である。
画像解析のためのアルゴリズム構築においては、基礎となる複数の指標 (超音波画像：腫瘍の輝度、歪み度、結節と非結節部の相対的エコー輝度の数値化、被膜突出の有無、石灰化・嚢胞・嚢胞内病変等の有無）等からの数値・階層化をすすめている。
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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
AI解析環境が構築され、サンプルテストの評価中で、システム調整及び深層学習・アルゴリズム解析のためのデータ増を要している。
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| 今後の研究の推進方策 |
AI解析の訓練・テストデータの増加、深層解析システムの最適化、アルゴリズム構築、遠隔画像診断システムへの応用及び甲状腺癌の発癌制御機構の解析をすすめる。
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