2021 Fiscal Year Annual Research 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 / 画像データベース / 低線量CT / 深層畳み込みニューラルネットワーク / 喫煙 / 肺年齢 |
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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初期の段階で構築する．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肺がんCT検診全体の画像データベース（以後，石川DB）を構築し，2年目の2020年度は，肺がん石川DBの基本的な特性解析と未病のデータベースの作成を実施し．さらに，未病の検出を前提として，画像データベースに含まれる被検者について，喫煙者と非喫煙者の判別が深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）で可能かどうかを検証した．最終年となる2021年度は，未病の検出に影響があると思われる肺年齢について，個々の症例の実年齢と肺野のCT画像の関係性を回帰DCNNにより解析し，さらに，本研究で構築した未病の状態の症例の画像データベースを用いて，DCNNによる未病の自動検出を試みた．
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