多次元医用画像における臓器・疾患横断型深層学習に基づく医師の暗黙知獲得と蓄積

基于多维医学图像跨器官、疾病深度学习的医生隐性知识的获取和积累

基本信息

批准号：
20K11827
负责人：
周向栄
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Gifu 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

项目摘要

この研究目指している多次元医用画像を用いた臓器や疾患横断型深層学習は、医療現場において大きな期待が寄せられている研究分野の一つです。この研究では、深層学習アルゴリズムを用いて多次元医用画像を解析し、病変部位の自動検出や診断支援を行い、医師の暗黙知獲得と蓄積に役立てることができます。これまでに、岐阜大学病院の倫理委員会の審査を受け、本研究計画と医用画像の使用が許可されました。岐阜大学で収集した医用画像を海外で公開された画像データセットと合わせて、本研究の基盤である大規模な人体画像のデータセットを構築しました。体幹部における人体の解剖構造を細分化し、医師の指導を受けて人体の主要な内臓と骨格・筋肉をCT画像から手動で抽出し、医用画像とその上に解剖構造を両方備えた教師データセットを作成しました。これにより、医用画像を用いた計算機の自己学習に必要とする知識データを整えました。医用画像からの解剖学的構造の認識・抽出、画像間の位置合わせ、症例の自動判別など、異なるタスクを共通の枠組みで学習する方法を提案しました。実験の結果、異なるタスクを実現するために構築したモデルに共通する特徴空間があり、計算機の学習によって医用画像における汎用的な医学知識の獲得が可能であることを確認しました。また、大量な医用画像データに基づいて様々なタスクに対応するモデルの構築を繰り返しながら、異なるモデルの共通部分を一つの「辞書」に効率的に集約する方法（辞書学習と呼ばれる）を構築し、初期的な実験結果を実施して性能が確認されています。

这项研究的目标是利用多维医学图像进行跨器官和疾病的深度学习，是医学领域被寄予厚望的研究领域之一。该研究利用深度学习算法分析多维医学图像，自动检测病灶部位并支持诊断，可帮助医生获取和积累隐性知识。迄今为止，研究计划和医学图像的使用已获得岐阜大学医院伦理委员会的批准。通过将岐阜大学收集的医学图像与海外发布的图像数据集相结合，我们构建了作为本研究基础的大规模人体图像数据集。对人体躯干的解剖结构进行细分，在医生的指导下，从CT图像中手动提取出人体的主要内脏、骨骼和肌肉。医学图像及其之上的解剖结构已创建。由此，我们准备了利用医学图像进行计算机自学习所需的知识数据。我们提出了一种使用通用框架学习不同任务的方法，例如从医学图像中识别和提取解剖结构、图像之间的对齐以及自动病例判别。通过实验，我们证实为完成不同任务而构建的模型之间存在共同的特征空间，并且可以通过计算机学习获取医学图像中的通用医学知识。此外，在基于大量医学图像数据反复构建能够处理各种任务的模型的同时，我们开发了一种方法（称为字典学习），可以有效地将不同模型的公共部分聚合到单个“字典”中，进行了初步实验。结果已进行以确认性能。

项目成果

期刊论文数量（14）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Surface Muscle Segmentation Using 3D U-Net Based on Selective Voxel Patch Generation in Whole-Body CT Images

在全身 CT 图像中使用基于选择性体素补丁生成的 3D U-Net 进行表面肌肉分割

DOI：
10.3390/app10134477
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kamiya Naoki;Oshima Ami;Zhou Xiangrong;Kato Hiroki;Hara Takeshi;Miyoshi Toshiharu;Matsuo Masayuki;Fujita Hiroshi
通讯作者：
Fujita Hiroshi

Semantic Segmentation of Eight Regions of Upper and Lower Limb Bones Using 3D U-Net in Whole-body CT Images

使用 3D U-Net 在全身 CT 图像中对上下肢骨的八个区域进行语义分割

DOI：
10.6009/jjrt.2020_jsrt_76.11.1125
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Wakamatsu Yuichi;Kamiya Naoki;Zhou Xiangrong;Hara Takeshi;Fujita Hiroshi
通讯作者：
Fujita Hiroshi

深層ニューラルネットワークに基づく多時相CT画像の位置合わせと解剖構造の自動認識の共同学習に関する研究

基于深度神经网络的多时相CT图像对齐协同学习及解剖结构自动识别研究

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
不破僚太郎 ; 周向栄 ; 原武史 ; 藤田広志
通讯作者：
藤田広志

Tooth recognition and classification using multi-task learning and post-processing in dental panoramic radiographs

在牙科全景射线照片中使用多任务学习和后处理进行牙齿识别和分类

DOI：
10.1117/12.2582046
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Morishita Takumi;Muramatsu Chisako;Zhou Xiangrong;Takahashi Ryo;Hayashi Tatsuro;Nishiyama Wataru;Hara Takeshi;Ariji Yoshiko;Ariji Eiichiro;Katsumata Akitoshi;Fujita Hiroshi
通讯作者：
Fujita Hiroshi

深層学習に基づく3次元CT画像からの複数臓器の自動位置検出～ 2D-CNNとTransformerの融合～

基于深度学习的3D CT图像中多个器官的自动位置检测〜2D-CNN和Transformer的融合〜