研究題目
- 所属部署
- 呼吸器センター外科
- 申請年度
- 2021年度
- キーワード
- 肺癌 胸腔鏡手術 縮小手術 深層学習
- 研究結果の概要
- 研究結果概要：患者対象をInclusion criteria: 肺末梢（外套１/3）非小細胞肺癌cT1(<3㎝)N0M0に対して胸腔鏡を用いて肺葉切除・区域切除・部分切除を行った症例のうち腫瘍による胸膜変化を認める症例、かつExclusion criteria: 腫瘍周囲の癒着、充実部分のないすりガラス陰影と設定した。Primary outcome: pl 1-2（pl1: 腫瘍が胸膜弾性版を越えて浸潤、pl2: 腫瘍が胸膜表面に露出）とした。後方視研究のパイロットスタディーとして、胸腔鏡の動画から抽出した胸膜表面の静止画から、深層学習に胸膜浸潤の予想を学習させアルゴリズムを構築する事を目的とした。深層学習のプロトタイプを80例の症例を用いて作成した。結果は、外科医と同じ程度の（深層学習では正診率0.69、外科医の評価0.69、p=0.32）の予測が可能と示唆された。Heat mapでAIのフォーカスを描出することにも成功した。本結果は2023年呼吸器外科学会およびヨーロッパ胸部外科学会にて発表しており、論文はレビュー中となっている。
- 公表論文
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