Bladder tumor segmentation system in cystoscopic images implemented by Tri-scan enhanced images

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP22K20509 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
22K20509
Research Category
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • 0403:Biomedical engineering and related fields
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2022-08-31 〜 2024-03-31
Project Status
Completed
Budget Amount*help
1,950,000 Yen (Direct Cost: 1,500,000 Yen Indirect Cost: 450,000 Yen)

Research Abstract

膀胱癌は経尿道的膀胱腫瘍切除術(TURBT)後に再発が多い腫瘍である。TURBTの際に取り残しなく腫瘍を切除することが膀胱内早期再発の予防となる。人工知能 (AI)のセグメンテーションシステムは、検者の経験に依存しない、腫瘍の領域提示を行う客観的で再現性のあるシステムとなる可能性がある。また、腫瘍は一般的に赤色を呈しており、この部分を強調する画像処理を行うことで、腫瘍がより強調されるTri-scan強調画像が作成可能である。本研究では、Tri-scan強調画像を用いた膀胱内視鏡におけるAIセグメンテーションシステムを構築し、その有用性を評価する。

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