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口腔外科におけるBig Dataを用いた深層学習解析モデルの臨床応用に関する研究

大数据深度学习分析模型在口腔外科的临床应用研究

基本信息

批准号：
20K10115
负责人：
平岡慎一郎
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K10115/
关键词：
口腔がん口腔粘膜疾患人工知能深層学習

项目摘要

口腔外科の診療領域において、口腔粘膜疾患は診療頻度の高いものであるが、一般的に多い口内炎や、生命予後に関わる口腔がん等様々なものがあるが、実臨床では、診断に苦慮することが多く、専門外の医療者による見落としも多く経験する。口腔がんは、初期であれば治癒率は低くなく、治療による機能障害もほとんど生じない。そのことから、口腔がんによる生命予後の向上や、治療によるQOLの低下を防ぐためには、早期発見のための簡便なシステムを開発することが極めて有用である。そこで、我々は口腔粘膜疾患の写真を利用し、それを人工知能（AI）に含まれる深層学習（Deep Learning）技術を用いた口腔粘膜疾患診断支援システムの開発に着手し、平均約９０％以上の精度が得られた。一方で厚生労働省より、AI医療機器の最終使用責任は医師にあるとの見解が出されたことと、昨今の、COVID-19のパンデミックにより、オンライン診療導入の機運が高まっており、今後は、モニタ上での診療スキルが必須となることが推察されるが、現在までにそのスキルに関連する研究がなされていないことから、PCモニタ上での最適な検診方法確立を目的とした視線座標データを用いた解析に着手し、口腔外科熟練医の診断時の視線を機械学習アルゴリズムにて可視化することに成功した。口腔粘膜疾患発症に栄養および代謝関連因子が関与するかの解析をすすめている。

Oral surgery, oral mucosal diseases, oral mucosal diseases, oral mucosal diseases, The treatment rate of oral cancer is low, the treatment rate is low, and the mechanism of treatment is able to block the treatment of oral cancer. In the early days of the day, people in the oral cavity will have a better life, they will have a better life, they will have a lower QOL, and if they see a doctor in the early days, they will have to do something about it. The use of oral mucosal disease photography and artificial knowledge (AI), including oral mucosal disease (Deep Learning) technology, is used to support the diagnosis of oral mucosal diseases, with an average accuracy of more than 90%. One side of the health care system, the AI medical machine is the most popular to use any medical device to solve the health care problem, yesterday, today, COVID-19, the health care machine, the doctor, the doctor and the doctor. Now, we need to make sure that the purpose of this study is to make sure that the purpose of the device is to use the analytical device to analyze the device, and to make sure that the machine has been successfully operated when the doctor is cut off in oral surgery. Now, in the field of clinical research, the most effective method is available on the PC platform. Oral mucosal diseases, oral mucosal diseases.

项目成果

期刊论文数量（24）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Deep Learningを用いた咬筋評価による口腔がん患者の新規予後予測法の検討

使用深度学习评估咬肌来检查口腔癌患者的新预后预测方法

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
阪本勝也;平岡慎一郎;川村晃平;内田修爾;田中晋
通讯作者：
田中晋

Deep Learningを用いた、舌扁平上皮癌の切除検体に対する新規予後予測法に関する研究

基于深度学习的舌鳞状细胞癌切除标本预后预测新方法的研究

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kato A;Kato K;Miyazawa H;Kobayashi H;Noguchi N;Kawashiri S.;川村晃平，平岡慎一郎，李天鎬，大家香織，福田康夫，宇佐美悠，内田修爾，阪本勝也，田中晋，古郷幹彦
通讯作者：
川村晃平，平岡慎一郎，李天鎬，大家香織，福田康夫，宇佐美悠，内田修爾，阪本勝也，田中晋，古郷幹彦

Head and Neck Tumor　頭頸部腫瘍　診断・治療に向けた新技術の展開　口腔がん領域における人工知能導入の可能性

头颈肿瘤开发头颈肿瘤诊断和治疗新技术口腔癌领域引入人工智能的可能性