深層学習によるメラノーマの自動診断システムの開発

利用深度学习开发黑色素瘤自动诊断系统

• 批准号: 20K12698
• 负责人: 永岡 隆
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kindai 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-20K12698/
• 关键词: メラノーマ; 深層学習; データ加増; ハイパースペクトラルデータ; 人工知能; attention; 機械学習; ビックデータ; 自動診断; 医用画像; スペクトラルイメージング

本年度は深層学習によるメラノーマの自動診断システムの開発に向け、大きく3つの分野の研究開発を推進した。1つ目は3次元構造を持つハイパースペクトラルデータ(HSD)を深層学習にそのまま入力する手法の確立である。多くの分野で研究が進められている深層学習は、主に2次元のカラー画像を入力対象としているため、3次元構造を持つHSDはそのままでは適用できない。本年度は3次元畳み込み層を持つ3次元深層学習ネットワークを採用。本研究で蓄積されたHSDデータベースを用い訓練・評価することで、90%を超える正診率が得られている。今後はHSDに対する前処理やデータ加増の採用などで、正診率の向上を目指す。2つ目として、正確な病変部抽出技術の確立である。これまでの知見により、病変部を画像から抽出して診断に用いることで、正診率が向上することがわかっている。本年度はDeepLabV3+などの最新の領域抽出深層学習モデルを採用、これまでのu-netなどに比べ、領域抽出の正確性が向上することがわかってきている。今後は抽出画像による正診率の向上を目指す。3つ目は画像加増技術の確立である。メラノーマをはじめとした臨床情報は大量に収集することが困難であり、人工知能に必須なビッグデータを構築することが基本的にはできない。そこで貴重な臨床情報を水増しし、AIに訓練させる、いわゆる「データ加増」技術が必須となる。本年度はスタイル変換を用いたデータ加増に取り組んだ。スタイル変換とは、スタイル画像のスタイル（例えば浮世絵風など）を、その他の画像（例えば高層建築の写真など）に適用し、浮世絵のような高層建築の写真を合成する手法である。本研究では多人種の皮膚画像を病変画像に適用することで、様々な人種での病変画像を生成することに成功。これらによって診断システムの正診率向上を実現することが今後の課題である。

今年，我们推动了三个主要领域的研发，以开发利用深度学习的自动黑色素瘤诊断系统。首先是建立一种将具有三维结构的高光谱数据（HSD）直接输入深度学习的方法。许多领域正在研究的深度学习主要使用2D彩色图像作为输入，因此具有3D结构的HSD不能按原样应用。今年，我们采用了具有 3D 卷积层的 3D 深度学习网络。通过使用本研究积累的HSD数据库进行训练和评估，我们的准确率达到了90%以上。未来，我们的目标是通过采用HSD预处理和数据添加来提高诊断的准确率。第二步是建立精确的病灶提取技术。基于先前的知识，已经发现从图像中提取病变并将其用于诊断可以提高诊断的准确性。今年，我们采用了最新的区域提取深度学习模型，例如 DeepLabV3+，事实证明，与之前的方法（例如 U-net）相比，该模型可以提高区域提取的准确性。未来，我们的目标是使用提取的图像提高诊断的准确性。第三步是图像增强技术的建立。收集大量的临床信息（包括黑色素瘤的信息）很困难，而且基本上不可能构建人工智能所必需的大数据。因此，所谓的“数据增强”技术至关重要，它可以增加有价值的临床信息并训练人工智能。今年，我们致力于使用样式转换来添加数据。风格转换是将一种风格图像（例如浮世绘风格）的风格应用于另一图像（例如高层建筑照片）以合成高层建筑照片的方法，例如浮世绘。在这项研究中，通过将多种族皮肤图像应用于病变图像，我们成功地生成了各种种族的病变图像。未来的挑战是通过使用这些方法来提高诊断系统的准确率。

项目成果

CT画像テクスチャと患者情報のAI解析による体外衝撃波結石破砕術の結果予測

利用 CT 图像纹理和患者信息的 AI 分析预测体外冲击波碎石术的结果

• 发表时间: 2022
• 作者: 中前有香子;根本充貴;木村裕一;木村裕一;永岡隆;永岡隆;出口龍良;山下真平;柑本康夫;原勲
• 通讯作者: 原勲

CT 画像によるCOVID-19 性肺炎診断支援システムKindAI-COVID の開発

开发 KindAI-COVID，一种使用 CT 图像的 COVID-19 肺炎诊断支持系统

• 发表时间: 2021
• 作者: 永岡 隆;小塚 健倫;根本 充貴;波部 斉;山田 誉大;吉田 久;木村 裕一;石井 一成
• 通讯作者: 石井 一成

3D-CNNを用いたCOVID-19診断システムの開発

使用 3D-CNN 开发 COVID-19 诊断系统

• 发表时间: 2023
• 作者: Yoshimoto Takeshi;Tanaka Kanta;Koge Junpei;Shiozawa Masayuki;Yamagami Hiroshi;Inoue Manabu;Kamogawa Naruhiko;Satow Tetsu;Kataoka Hiroharu;Toyoda Kazunori;Ihara Masafumi;Koga Masatoshi;Kazuyo Igawa;張 維倫・飛塚丈輝・正木達也・北畠直人・花崎和寿・永岡 隆
• 通讯作者: 張 維倫・飛塚丈輝・正木達也・北畠直人・花崎和寿・永岡 隆

Observation of Skin Color Change by Carotenosis in Hyperlipidemia Patient

高脂血症患者胡萝卜素摄入引起的肤色变化观察

• DOI: 10.1007/s13239-021-00539-6
• 发表时间: 2021
• 期刊: Cardiovascular Engineering and Technology
• 影响因子: 1.8
• 作者: 金山雅俊;小山倫太郎;森將鷹;平良彰浩;黒田耕志;高田耕児;田中文啓;Domna G. Kotsifaki;Naoko Inadama;Nagaoka Takashi
• 通讯作者: Nagaoka Takashi

A Deep Learning System to Diagnose COVID-19 Pneumonia Using Masked Lung CT Images to Avoid AI-generated COVID-19 Diagnoses that Include Data outside the Lungs

• DOI: 10.14326/abe.11.76
• 发表时间: 2022
• 期刊: Advanced Biomedical Engineering
• 影响因子: 1
• 作者: T. Nagaoka;T. Kozuka;Takahiro Yamada;H. Habe;M. Nemoto;M. Tada;K. Abe;H. Handa;Hisashi Yoshida;Kazunari Ishii;Yuichi Kimura