災害時や在宅ケア用の下肢静脈塞栓症リスク自動評価ツールの開発

开发用于灾难情况和家庭护理的自动下肢静脉栓塞风险评估工具

基本信息

批准号：
20K11068
负责人：
近藤世範
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Niigata University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11068/
关键词：
ディープラーニング災害医療下肢静脈血栓エコーガイド ROC解析 AUC 携帯型エコー性能評価ファントム実験定量的評価観察実験下肢深部静脈血栓症超音波画像診断コンピュータ支援診断災害時支援

项目摘要

実験-2「下肢静脈エコー画像における静脈領域の自動抽出」について，前年度取得した成人ボランティ20人分の膝窩静脈のエコー動画像（シグマック社製ポケットエコーMirucoで撮像）に対して教師データ（静脈領域の設定）を作成した．U-netを用いてleave-one-out cross validationで評価したとき静脈領域の自動抽出精度を表すDice係数の平均値は0.855となった．実験-3「下肢静脈エコー画像における正常静脈と血栓を伴う静脈の自動分類」について，血栓を伴う20症例分の下肢静脈瘤エコー画像（陽性1607枚）と血栓のない20症例分の下肢静脈瘤エコー画像（陰性1607枚）を収集した．ResNet101を用いてhold-out法（学習症例：テスト症例＝50%：50%）で評価したところ，分類精度は100%となった．実験-4「血栓を伴う下肢静脈エコー画像からのDVT発症リスクの予測」のために血栓領域の自動抽出を実施した．長軸像15症例（300枚），短軸像30症例（600枚）の下肢静脈エコー画像を対象に教師データを作成した．そして，U-netによりleave-one-out cross validationを実施したとき，Dice係数は長軸方向で0.15～0.85短軸方向で0.23～0.79となった．

关于实验2，“下肢静脉回声图像中静脉区域的自动提取”，为去年获得的20名成人志愿者的popliteal静脉（用Sigmac Pocket Echo Miruco成像）的Echo图像创建了教师数据（静脉区域设置）。当使用使用U-NET的剩余交叉验证评估时，代表静脉区域自动提取精度的平均骰子系数为0.855。实验3“在下肢静脉回声图像中对正常静脉和静脉的自动分类”，我们收集了20例具有血栓和静脉曲张静脉图像（1607个负面图像）的静脉曲张回声图像（1607个阳性图像），用于20例无血栓。当使用RESNET101使用Hold-Out方法评估（学习案例：测试用例= 50％：50％）时，分类精度为100％。实验4：“通过血凝块从下肢静脉回波成像开发DVT的风险”，自动提取血栓区域。为下肢静脉超声图像创建了教学数据，该图像具有15个长轴图像（300）和30个短轴图像（600）。使用U-NET进行剩余的交叉验证时，纵向方向上的骰子系数为0.15至0.85，在短轴方向上为0.23至0.79。