EOB-MR画像における肝結節性病変の診断支援の実用化

EOB-MR 图像中肝结节性病变诊断支持的实际应用

基本信息

批准号：
20K20215
负责人：
竹永智美
金额：
$ 1.75万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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-20K20215/
关键词：
radiology report Gd-EOB-DTPA MRI segmentation CADe CADx FC-ResNet

项目摘要

本研究は、Gd-EOB-DTPAで造影されたMR画像（EOB-MR画像）における肝結節性病変の自動検出・鑑別・読影レポート作成システムの開発を行い、実用化を目指すものである。これまでの研究では、EOB-MR画像における肝結節性病変の自動検出・鑑別のコンピュータ支援診断（CAD）システムの開発を行ってきた。また、読影レポート生成のために、病変の肝区域を同定する手法の開発も行ってきた。当該年度までに、肝区域を同定する方策として、Deep learningによる肝区域抽出と、肝区域抽出における正解ラベル画像作成を効率化するための手法の提案を行った。これらの手法により、正解ラベル画像作成の時間的・労力的コストを削減することで大規模な学習データ作成の難易度が下がることが期待できる。当該年度では、Deep learningによる肝区域抽出の結果と、肝結節性病変の自動検出・鑑別CADの結果を組み合わせることで、読影レポートの自動生成を試みた。本手法は単純なルールベースな手法で構造化レポートを自動生成しており、Deep leariningによる自動レポート生成とは異なる。しかしながら、最終的なDeep learningによる構造化レポート生成の際の正解や比較対象として使用可能であるため、重要なステップであると考える。自動生成を試みた読影レポートは実際に読影医の作業を取って代われるほどのものではないが、この試みにより、診断を行う際の負担軽減や診断精度の向上が図られることが期待される。

这项研究旨在开发一种与GD-EOB-DTPA相比的MR图像（EOB-MR图像）中肝结节病变的自动检测，分化和分析报告，并在实际使用中实施它们。先前的研究开发了一种计算机辅助诊断系统（CAD）系统，用于在EOB-MR图像中自动检测和分化肝结节病变。此外，我们开发了识别病变肝脏区域以生成解释报告的方法。到财政年度，我们提出了使用深度学习有效提取肝区域的方法，并为肝脏区域提取的正确标签图像。这些技术可以预期减少创建正确标签图像的时间和人工成本，从而减少创建大规模学习数据的困难。在这个财政年度，我们试图通过使用深度学习与自动检测结果和肝结节病变的差异CAD结合肝脏区域提取的结果来自动生成分析报告。此方法使用简单的基于规则的方法自动生成结构化报告，该方法与使用深度学习的自动报告生成不同。但是，它被认为是一个重要的步骤，因为它可以用作最终深度学习过程生成结构化报告时可以用作正确的答案或比较。尽管自动生成的解释报告还不足以实际替代口译医生的工作，但预计这种尝试将减轻进行诊断和提高诊断准确性的负担。