画像上同定困難な表在性腫瘍を人工知能で自動描出する技術の開発

开发利用人工智能自动可视化图像上难以识别的浅表肿瘤的技术

基本信息

  • 批准号:
    21K15818
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

内視鏡によって膀胱腫瘍を切除した場合、CT画像上で視覚的に残存している腫瘍の範囲を特定することが困難である。近年の人工知能技術の進歩により臓器全体の輪郭を自動抽出することは可能となってきたが、切除後に平坦になった病変部の自動描出は実現していない。本研究は変形レジストレーションを用いることで画像上特定困難な病変範囲の教師データを作成し、それを用いて学習させた人工知能のセグメンテーションで病変を高速かつ高精度に自動描出する技術を開発することが目的である。令和4年度は、機械学習に用いる教師データを生成するための変形レジストレーションの精度評価および最適な手法の検討を行った。まず腫瘍切除後のCT画像で、膀胱壁に挿入した金属マーカーを指標として腫瘍の存在範囲の輪郭を作成しておき、その輪郭をゴールドスタンダードとする。次に腫瘍切除前のCT画像上で腫瘍の存在する膀胱壁の範囲(輪郭)を設定し、腫瘍切除後のCT画像に変形レジストレーションする。その際に腫瘍切除前のCT画像上の輪郭も同様に変形されて腫瘍切除後のCT画像上に反映される。ゴールドスタンダードの輪郭と変形レジストレーションして反映された輪郭の一致度を評価指標とし、指標が最も高くなるよう変形レジストレーションの手法や設定パラメータ調整を試みた。変形レジストレーションには主に3つのモードがあり、1つ目は2つのCT画像の画素値を元に変形するもの、2つ目は2つのCT画像上にそれぞれ作成した輪郭を元に変形するもの、3つ目は前二者を組み合わせたハイブリッドモードである。その結果、モードとしてはハイブリッドモードが最も一致度が高く、平均80%程度の一致率が得られた。特に男性では前立腺と膀胱の接触部分を固定してレジストレーションさせることで一致率が平均87%となり、精度の向上が見込まれた。
当通过内窥镜切除膀胱肿瘤时,很难在 CT 图像上目视识别剩余肿瘤的范围。人工智能技术的最新进展使得自动提取整个器官的轮廓成为可能,但对切除后变平的病灶的自动描绘尚未实现。这项研究的目的是,利用变形配准为图像上难以识别的病变区域创建训练数据,并开发利用使用该训练数据训练的人工智能进行分割,高速、高精度地自动描绘病变的技术。 2020财年,我们评估了变形配准的准确性,以生成机器学习中使用的训练数据,并研究了最佳方法。首先,将插入膀胱壁的金属标记物作为指标,在肿瘤切除后利用CT图像创建肿瘤存在区域的轮廓,并将该轮廓用作金标准。接下来,在肿瘤切除前的CT图像上设定肿瘤所在膀胱壁的范围(轮廓),并对肿瘤切除后的CT图像进行变形配准。此时,肿瘤切除前的CT图像上的轮廓也类似地变换并反映在肿瘤切除后的CT图像上。我们以金标准轮廓与变形配准反映的轮廓的吻合程度作为评价指标,并尝试调整变形配准方法和设置参数以获得最高指标。变形配准主要有三种模式:第一种是基于两个 CT 图像的像素值的变形,第二种是基于在每个 CT 图像上创建的轮廓的变形,第三种模式是混合模式。结合了前两者。结果表明,混合模式是各模式中一致度最高的,平均一致率约为80%。特别是对于男性来说,通过固定前列腺和膀胱之间的接触区域进行登记,准确性有望提高,平均一致率为87%。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Brain Metastases in Japanese NSCLC Patients: Prognostic Assessment and the Use of Osimertinib and Immune Checkpoint Inhibitors
日本 NSCLC 患者的脑转移:预后评估以及奥希替尼和免疫检查点抑制剂的使用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    H. Higaki;K. Nishioka;M. Otsuka;T. Hashimoto;N. Katoh;H. Taguchi;R. Kinoshita;K. Yasuda;T. Mori;Y. Uchinami;N. Nishikawa;M. Shido;F. Koizumi;Y. Fujita;S. Takahashi;T. Hattori;H. Minatogawa;R. Takashina;N. Nishiyama;H. Aoyama
  • 通讯作者:
    H. Aoyama
A Single-Institution Prospective Study to Evaluate the Safety and Efficacy of Real-Time-Image Gated Spot-Scanning Proton Therapy (RGPT) for Prostate Cancer
评估实时图像门控点扫描质子治疗 (RGPT) 治疗前列腺癌的安全性和有效性的单机构前瞻性研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Nishioka;T. Hashimoto;T. Mori;Y. Uchinami;R. Kinoshita;N. Katoh;H. Taguchi;K. Yasuda; S. Takahashi;Y.M. Ito;S. Takao;M. Tamura;S. Shimizu;H. Shirato;and H. Aoyama
  • 通讯作者:
    and H. Aoyama
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    清水 伸一
内分泌療法併用動体追跡放射線治療の治療成績
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    丸山 覚;篠原 信雄;安部 崇重;土屋 邦彦;宮島 直人;西岡 健太郎;清水 伸一;白土 博樹;野々村 克也
  • 通讯作者:
    野々村 克也

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