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“下肢静脉回波图像中的静脉区域的自动提取”，制作了训练数据（（静脉区域的设定））。当使用U-net进行留一法交叉验证进行评估时，代表静脉区域自动提取精度的Dice系数的平均值为0.855。实验3：“下肢静脉回波图像中正常静脉和有血栓静脉的自动分类”：有血栓的下肢静脉曲张静脉回波图像20张（正图像1607张）和无血栓下肢静脉曲张静脉回波图像20张（负图像1607张）。）被收集。当使用 ResNet101 使用保留方法（学习案例：测试案例 = 50%：50%）进行评估时，分类准确率为 100%。对于实验 4“根据有血栓的下肢静脉回声图像预测 DVT 风险”，我们执行了血栓区域的自动提取。使用 15 个长轴图像（300 个图像）和 30 个短轴图像（600 个图像）的下肢静脉回波图像创建训练数据。当使用U-net进行留一交叉验证时，长轴方向的Dice系数为0.15至0.89，短轴方向的Dice系数为0.23至0.79。