尿中細胞の深層学習・画像解析による腎疾患早期診断方法の開発
利用深度学习和泌尿细胞图像分析开发肾脏疾病的早期诊断方法
基本信息
- 批准号:22K19511
- 负责人:
- 金额:$ 4.16万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-06-30 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いた画像解析により、尿中の細胞成分を認識し、1)糸球体疾患を示唆する変形赤血球の質的診断、2)腎疾患の活動性を示唆する尿中ポドサイトの認識を目指す。更に3)臨床データ・腎生検組織標本との統合的解析を行う。2022年度は、変形赤血球の質的診断を目指して研究を開始した。血尿を認めた場合、尿沈渣の観察により、出血部位が腎糸球体(糸球体性血尿)か糸球体以外の部位によるものか(非糸球体性血尿)を鑑別することができる。糸球体性血尿では、赤血球が糸球体基底膜を通過する際の機械的損傷や尿細管を通過する際の急激な浸透圧変化などで変形し、変形赤血球(dysmorphic RBC)となる。本研究では顕微鏡的血尿を指摘され、腎臓内科外来に通院中、腎生検目的に検査入院した症例から尿検体を採取し検討する。尿沈渣標本を作成後、専門の臨床検査技師により変形赤血球(dysmorphic RBC)、均一赤血球(isomorphic RBC)をラベル付けし、教師データを作成する。今までの画像認識研究の経験よりおおよそ1-3万個の赤血球画像を標識することで十分な機械学習が可能と考えられており、実現可能な数である。機械学習に際しては、慶應AIメディカルセンターで利用している既存のGPUサーバーを利用し、教師データでの学習後に正診率を検証する。既に教師データの取り込みと学習を開始している。
在这项研究中,使用卷积神经网络的图像分析用于识别尿液中的细胞成分,目的是1)1)定性诊断的变形红细胞表明肾小球疾病,2)认识到肾脏疾病中的尿中核细胞的认识。此外,3)与临床数据和肾脏活检组织标本的合并分析。 2022年,研究始于定性诊断变形的红细胞。当观察血尿时,尿液沉积物的观察可以区分出血部位是由于肾球腺肾小球(肾小球血尿)还是肾小球以外的其他部分引起的。在肾小球血尿中,当红细胞通过机械损伤时,当它们穿过肾小球基底膜或突然的渗透性变化时,它们穿过肾小管时会发生变化,从而导致红细胞变形(营养不良的RBC)。在这项研究中,从注意到微观血尿并接受门诊肾脏病诊所的情况下,收集并检查了尿液标本,并因肾脏活检而接受检查。准备尿液沉积物标本后,专门的临床实验室技术员标记了红细胞(营养不良的RBC)和均质的红细胞(同构RBC),以创建教师数据。基于我到目前为止在图像识别研究方面的经验,据信可以通过标记约10,000-30,000红色血细胞图像来实现足够的机器学习。使用机器学习时,使用Keio AI医疗中心使用的现有GPU服务器,并在使用教师数据学习后验证了正确的诊断率。教师数据已经开始进口和学习。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Significance of podocyte DNA damage and glomerular DNA methylation in CKD patients with proteinuria
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- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:5.4
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- 通讯作者:Itoh Hiroshi
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- DOI:10.1007/s10157-022-02181-5
- 发表时间:2022-04
- 期刊:
- 影响因子:2.3
- 作者:Hayashi K
- 通讯作者:Hayashi K
Vaccination against connective tissue growth factor attenuates the development of renal fibrosis.
- DOI:10.1038/s41598-022-15118-5
- 发表时间:2022-06-29
- 期刊:
- 影响因子:4.6
- 作者:Nakayama, Takashin;Azegami, Tatsuhiko;Hayashi, Kaori;Hishikawa, Akihito;Yoshimoto, Norifumi;Nakamichi, Ran;Sugita, Erina;Itoh, Hiroshi
- 通讯作者:Itoh, Hiroshi
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