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人工知能による物体検出を用いた原発性悪性骨腫瘍X線読影システムの開発と臨床応用

利用人工智能进行物体检测的原发性恶性骨肿瘤X射线判读系统的开发及临床应用

基本信息

批准号：
21K09228
负责人：
長谷井嬢
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Okayama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K09228/
关键词：
骨腫瘍人工知能 SaMD 深層学習骨肉腫

项目摘要

岡山大学病院、大阪国際がんセンター、金沢大学付属病院、水島中央病院の画像データは提供が完了している。現在保有する全データの95％以上の匿名化と提供が完了。追加で名古屋大学附属病院、国立がん研究センター中央病院を新たにデータ提供施設として迎えることとなり、追加学習データの加工を画像が得られ次第開始する。既に倫理委員会への変更申請は完了し、承認も得られている。既報モデルと同等の性能を有するモデルの作成に成功した。感度・特異度共に90%以上あり、AUC: 0.975～0.989程度の性能を達成。既報モデルはPNGで作成したが、本モデルはDICOMでの開発を行った。U-netベースとした転移学習モデルで良好な成績を示した。しかしながら、正常骨に対する偽陽性の出現パターンに一定の傾向がなく、偽陽性対策の観点からは、YOLOv5をベースとした開発も考えている。ベースモデルの決定までの間は、追加データの学習をそれぞれのモデルへ行いながら、並行したモデル開発とする方針とする。2023年度内に最終的なモデルを確定する。骨外腫瘍、皮質骨病変、骨内腫瘍と３クラスにわけたアノテーションを行ったが、まとめて１クラスとした場合と、３クラスで比較したが、性能変化は有意なものがなかった。しかしながら、骨外病変はその存在は悪性の可能性が極めて高い特徴であり、アノテーションは3クラスで行う必要性を考えている。予定通り試験プロトコルを作成し、PMDAレギュラトリーサイエンス戦略相談事前面談を2022/12/14に行った。指摘項目について追記を行い、再度事前面談を指示されており、本中間評価の結果も踏まえて修正を行い、再度事前面談を行う予定である。申請予定の資料を別途提出行う。2023年度内に対面助言へ進む予定であり、2023年度内にプロトコルを確定する。

Okayama University Hospital, Osaka International Hospital, Kanazawa University Hospital, Mizushima Central Hospital More than 95% of the total data is now available anonymously. Nagoya University Affiliated Hospital, National Research Center Central Hospital were added to provide new facilities for learning and processing. Since the Ethics Committee's application for review has been completed, it has been acknowledged that it has been approved. Both reports show that the performance of the same equipment is successful. Sensitivity and specificity are more than 90% in total, AUC: 0.975~0.989 and performance is achieved. Since it was reported that the PNG was created, the DICOM was developed. U-net is the best way to learn. There is a certain tendency for false positives to occur in normal bones, false positives to occur in normal bones, and false positives to occur in normal bones. The policy of decision making, additional learning, and parallel development The final target for fiscal year 2023 is set. Exostosis, Cortical Bone Disease, Endostosis, Performance Change, and Other Diseases The possibility of the existence of extraosseous diseases is extremely high. The characteristics of extraosseous diseases are extremely high. We will try to create a new website, PMDA, and discuss the previous issue on December 14, 2022. Review of the project, re-interview instructions, review of the results of the intermediate review, re-interview instructions Apply for the data specified and submit it in another way. For the year 2023, the number of candidates will be determined.

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

人工知能による骨肉腫X線像読影システム

使用人工智能的骨肉瘤X射线图像判读系统

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Asano Yohei;Miwa Shinji;Yamamoto Norio;Hayashi Katsuhiro;Takeuchi Akihiko;Igarashi Kentaro;Yonezawa Hirotaka;Araki Yoshihiro;Morinaga Sei;Nojima Takayuki;Ikeda Hiroko;Tsuchiya Hiroyuki;長谷井　嬢
通讯作者：
長谷井　嬢

人工知能を用いた骨肉腫X線像読影ツールの開発

利用人工智能开发骨肉瘤X射线图像判读工具