研究題目
- 所属部署
- 腎臓・高血圧内科
- 申請年度
- 2022年度
- キーワード
- ポドサイト 機械学習 免疫染色 画像解析
- 研究結果の概要
- ポドサイトの数や大きさは、腎疾患の進展に関与する可能性が主に動物実験の結果から想定されている。申請者らは、腎生検検体にも適用可能なポドサイト指標推算法を確立した。しかし、同法は莫大な労力と時間を要し、また一検者の主観的判定を要するという問題点を有していた。そこで本研究では、ポドサイト免疫染色からポドサイト指標を推算可能な機械学習プログラムを作成・検証し、客観的かつハイスループットな推算法を確立することを目的とした。これまでに手動測定を完了した約2300枚の画像を用いてポドサイト免疫染色画像からポドサイト指標を推算可能な機械学習プログラムを作成・検証した。同プログラムによるポドサイト核の同定に関して、移植ドナー腎+剖検腎ではPrecision 0.92、Recall 0.95、肥満関連糸球体症では、Precision 0.60、Recall 0.98であり、移植ドナー腎+剖検腎では非常に良好な精度だったが、肥満関連糸球体症例では偽陽性が増加した。手動測定では1糸球体あたり約15-30分程度の解析時間を要したのに対し、本プログラムでは約4秒で可能であった。
- 公表論文
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