| 研究課題/領域番号 |
23K07111
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
山崎 誘三 九州大学, 大学病院, 助教 (00643347)
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| 研究分担者 |
神谷 武志 九州大学, 大学病院, 講師 (20419534) [辞退]
鷺山 幸二 九州大学, 大学病院, 助教 (20755243)
日野 卓也 九州大学, 大学病院, 医員 (10807100)
藪内 英剛 九州大学, 医学研究院, 教授 (70380623)
石神 康生 九州大学, 医学研究院, 教授 (10403916)
河窪 正照 九州大学, 医学研究院, 助教 (80608985)
阿部 弘太郎 九州大学, 大学病院, 講師 (20588107)
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) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| キーワード | 胸部X線動態撮影 / 肺塞栓症 |
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| 研究実績の概要 |
本年は初年度であり、主に症例の蓄積を行った。並行して、Preliminaryな結果として、肺塞栓症15名、非肺塞栓症45名での人による診断読影実験を行った。その結果、動態撮影が明らかに診断能を向上させることがわかった。基盤となる重要な結果であるため、現在、論文投稿中であるが、査読結果が半年以上返ってこず、結果の公表が遅延している。
適切な診断を得るためには画像の質の向上、均一化が必要であり、動態撮影の撮影パラメーターに関する検討を世界で初めて報告している(J Appl Clin Med Phys. 2024 Jan;25(1):e14222)。今後、多くの論文で引用されることが期待される。
また、本研究に関連するinvited review1報(Jpn J Radiol. 2024 Feb;42(2):126-144)、editorial comments2報(J Thorac Dis. 2023 Dec 30;15(12):7155-7158; Circ J. 2023 Dec 25;88(1):168-169)、症例報告1報(Eur Heart J. 2023 Apr 21;44(16):1479)を発表した。症例報告が掲載されたEuropean Heart Journalは、impact factor 39.3を誇るこの領域でのflagship journalであり、非常に高い評価を受けていることがわかる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
Preliminaryな結果を出せた点は良かったが、症例の蓄積ペースはやや遅れているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
症例の蓄積を進めながら、並行して自動検出型AIの確立についても着手していく予定。 両肺野領域から、肺塞栓症に伴う区域性の欠損を放射線科専門医が評価し、教師データ を作成する。ディープラーニングが導入されたWorkstationをプログラミング、教師デー タから学習させ、全自動での肺血栓塞栓症検出を行うシステムを構築する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
まだ若干、コロナ禍の名残があり、国際学会の発表がなかったため、旅費の使用が少なかった。次年度以降、積極的に参加・発表していく予定のため、使用する。また、症例が蓄積された時点で、deep learning用のcomputerの購入が必要となるため、大きな金額が必要となる。
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