直腸癌の個別的リスク評価を目的とした人工知能MRI解析アルゴリズムの確立

2022 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 22H03150
• 配分区分: 補助金
• 研究機関: 札幌医科大学
• 研究代表者: 竹政 伊知朗 札幌医科大学, 医学部, 教授 (50379252)
• 研究分担者: 渡邊 昌彦 北里大学, 北里研究所病院, 病院長 (80146604) ; 内藤 剛 北里大学, 医学部, 教授 (50291258) ; 浜部 敦史 札幌医科大学, 医学部, 訪問研究員 (60621034) ; 奥谷 浩一 札幌医科大学, 医学部, 助教 (70457703) ; 石井 雅之 札幌医科大学, 医学部, 研究員 (50643201) ; 畠中 正光 札幌医科大学, 医学部, 教授 (40253413) ; 森 正樹 東海大学, 医学部, 特任教授 (70190999) ; 土岐 祐一郎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20291445) ; 江口 英利 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (90542118) ; 坂井 義治 京都大学, 医学研究科, 名誉教授 (60273455) ; 肥田 侯矢 京都大学, 医学研究科, 講師 (40447983) ; 吉野 孝之 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 科長 (20469969) ; 沖 英次 九州大学, 大学病院, 講師 (70380392)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• キーワード: 直腸癌

研究実績の概要

局所進行直腸癌は難治疾患であり、治癒を目指すうえで手術、化学療法、放射線療法の複合的治療を適応することは必須要素である。またMRIでのみ評価可能な悪性所見を元に、癌の直腸周囲への拡がりを正確に診断し至適治療を決定する。ただ直腸癌MRI診断は高難度で診断精度向上が必要で、MRI診断精度の不安定さは最適な治療を実施できないことにもつながる。人工知能深層学習で正確な直腸癌MRI診断を実現可能なアルゴリズム確立を目指し、最終的には精密医療の確立へ結びつける。初期データで確認できた癌領域評価の人工知能アルゴリズムを元に、さらに多角的に直腸癌進展を評価可能なアルゴリズムを作成し発展させ上記課題に取り組む。

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

VITRUVIANO trial、当院の臨床データを使用してセグメンテーションマスク正解データが順調に作成できてに作成できているため。

今後の研究の推進方策

昨年度同様にセグメンテーションマスク正解データを作成し、その正確データを利用してAI解析を実施する。また、作成したアルゴリズムの性能を、クロスバリデーションによって評価する。

研究成果

• [学会発表] 人工知能を用いたMRI における直腸癌segmentation 技術の開発 / Technology for segmentation of rectal cancer on MRI using artificial intelligence (2022)
  • 著者名/発表者名: 浜部敦史
  • 学会等名: 第77回日本大腸肛門病学会学術集会
• [学会発表] 人工知能を用いた直腸癌MRI診断支援技術の開発と今後の課題 (2022)
  • 著者名/発表者名: 浜部敦史
  • 学会等名: 第30回日本消化器関連学会週間（JDDW2022）
• [学会発表] 人工知能によるMRI由来骨盤臓器自動抽出を利用した直腸癌側方リンパ節郭清術前シミュレーション (2022)
  • 著者名/発表者名: 浜部敦史
  • 学会等名: 第35回日本内視鏡外科学会総会