2019 Fiscal Year Research-status Report
Computer Assisted Diagnosis for Predicting Lung Cancer by Using Large Scale Low-Dose CT Database
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19K08155
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
白石 順二 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30551311)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 聡 金沢大学, 保健学系, 教授 (30313638)
田中 利恵 金沢大学, 保健学系, 准教授 (40361985)
南 哲弥 金沢医科大学, 医学部, 教授 (60436813)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 未病 / 肺がん / CT検診 / コンピュータ支援診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超高齢化少子化社会では，健康な状態を長く維持するため，病気になる前の「未病対策」が重要とされている．しかしながら，未病の段階で，何らかの異常を見つけて病気を予防するための診断法に関しては未だ不明な点も多く，その解明には新しい視点からのアプローチが必要である．呼吸器領域における未病の検出を目的とする本研究では，長期にわたり継続的に肺がんCT検診を受診している被検者のうち，最初のうちは正常と判定されながら，途中で異常所見が発見された被検者の，異常所見が発見される前の，正常と判定された最後の年の段階を未病と仮定し，世界で最初の未病の状態の症例の画像データベースを構築する．その上で，呼吸器領域における未病の検出を具現化し，そのためのCADを開発することを研究のゴールとしている．
本研究の初年度である2019年度は，最初に，未病の状態の症例の画像データベースを構築するためのベースとなる，長期にわたり実施された肺がんCT検診全体の画像データベースを構築することを試みた．
本研究における肺がんCT検診全体の画像データベースは，石川県で実施された肺がんCT検診および胸部単純X線像の画像データ 15年分（各年5,000×15=75,000症例）を対象とするもので．研究代表者らは，2018年4月にこれらの画像や患者情報のデータ収集および匿名化の作業を開始しており，本研究の初年度の2020年1月に，2017年までに検診を受けた被検者について，性別，年齢，喫煙歴，読影レポート，病変がある場合はその位置情報，確定診断等の付帯情報を含めた初期のデータベースを収集および整理作業を完了させた．整理作業では，画像データベースに収録する画像や被検者情報の匿名化と匿名化後に個人を同定するための対応表の作成，および，異常ありの判定があった場合の異常所見の領域のマークとその程度の判定を実施した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究で使用する肺がんCT検診の画像データおよび胸部単純X線像の画像データは，すべて石川県予防協会で実施されたもので．本研究が採択される前の2018年4月からこれらの画像や患者情報のデータ収集を開始し，その時点で，石川県予防協会への医用画像使用に関する倫理申請は承認済みで，匿名化の手法に関しても検討済みであった．そのため，2019年度は前年度からの作業を引き続き実施しながら，画像データベースの整備を行うことが可能であった．また，研究分担者の依頼により，石川県予防協会での画像収集作業を学生アルバイトで行うことができたため，15年分（各年5,000×15=75,000症例）という膨大なデータ量でありながら，順調に収集作業を進めることが可能であった．
さらに，収集作業が2020年1月に完了したため，その直後から問題となった新型コロナウイルスの感染防止対策に関して，ほとんど影響を受けなかったことも幸いであった．ただ，2020年2月以降に関しては，医療機関で勤務する研究分担者の新型コロナウイルスの診療業務における負担が大きくなったため，症例確認等の作業ができず，次のステップの作業を実施することはほとんどできなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の2年目の前半は，構築した肺がんCT検診のデータベースに収録されたすべての被検者について，検診データから，被検者の母集団を，経年的に受けた検診の回数と，最初の検診から最終の検診までの判定結果を用いて，①初回の検診から最終まで「異常なし」と判定されたグループ，②初回の検診では「異常なし」と判定されたが，その後の経年的な検診で「異常あり」と判定されたグループ，③最初の検診から「異常あり」と判定されたグループの，３つのグループに分類する作業を行う予定である．その後，未病の検出の初期検討として，①のグループについて，既知の喫煙歴を用いて，喫煙者と非喫煙者のグループに分割し，CT画像情報だけで，両者のグループの判別が可能かどうかを検討する．判別には人工知能（AI）による機械学習を応用する予定である．また，選別した②のグループについては，最後に正常と判定された段階での画像データを評価対象として，未病の状態の症例の画像データベースを別に構築する予定である．ただ，2020年度初めから現在に至るまで，新型コロナウイルスによる感染拡大は収束しておらず，医療機関で勤務する研究分担者の新型コロナウイルスの診療業務における負担が大きくなっているため，今後必要となる，症例確認等の作業が遅れることが予想されている．
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| Causes of Carryover |
2020年2月から3月にかけて予定していた国内会議が新型コロナウイルスの感染拡大防止のため，中止となったため，その会議に出席するために予定していた旅費等の予算を執行することができなかったため．
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