Tri-scan強調画像を用いた膀胱内視鏡における膀胱腫瘍セグメンテーションシステム
-
- 牟田口 淳
- 研究代表者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP22K20509 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 22K20509
- 研究種目
- 研究活動スタート支援
- 配分区分
-
- 基金
- 審査区分/研究分野
-
- 0403:人間医工学およびその関連分野
- 研究機関
-
- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2022-08-31 〜 2024-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 1,950,000 円 (直接経費: 1,500,000 円 間接経費: 450,000 円)
研究概要
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。
