ディープラーニングは顎骨内の潜在的病変の診断に有用か

深度学习对于诊断颌骨的潜在病变有用吗？

基本信息

批准号：
22K17195
负责人：
西山航
金额：
$ 3万
依托单位：
Asahi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

パノラマX線画像から腫瘍や嚢胞などの顎骨内病変を抽出するアルゴリズムをDeep Learningを用いて作成するために, 学習(教師)データとなるパノラマX線画像の収集を行った. 画像データの収集は, 朝日大学医科歯科医療センターにおいて撮影されたパノラマエックス線画像の中で下顎骨内に境界明瞭な透過性病変を有するものを収集し, 病変の部位により下顎枝, 下顎角部, 下顎骨体部に分類した. 病変部位にはSegmentationのための領域設定とDetectionのためのROIの設定を画像処理ソフトウェアを用いて行った. また, 限られた臨床画像で高い学習効果を得るために, 収集された画像に対してコントラストや画像濃度の調整, 画像角度の変更などによるAugmentationを行うことで学習データを増加させ更なる学習を行った. Augmentationの方法により学習効率や過学習の度合いが変わるため複数の方法を試行し, より高い学習精度を得られるように調整と学習を繰り返している. 今後はさらに収集データを増加させる事により精度の向上を目指す. またSegmentation及びDetectionの精度が向上した後に, 病変の種類を自動分類するためにDeep LearningのClassificationを用いたアルゴリズムを作成する. Classificationを行う際には各症例ごとに必要な学習データの数が増えるため, 必要な場合は他施設の症例データの供与についても検討を行う.

为了创建一种用于使用深度学习从全景X射线图像中提取肿瘤和囊肿的肿瘤和囊肿的算法，我们收集了作为学习（教师）数据的全景X射线图像。为了收集图像数据，我们收集了在Asahi University医学和牙科医学中心拍摄的全景X射线图像，该中心在下颌骨内有明显的可渗透病变，并将其分为下颌分支，下颌角和下颌身体部位，具体取决于病变部位。使用图像处理软件设置了用于分割的区域和ROI检测区域。此外，为了通过有限的临床图像获得高度学习效果，我们通过调整对比度，图像密度和更改收集图像上的图像角度来增加学习数据来增加学习数据，从而增加学习数据。由于学习效率和过度学习程度通过增强方法改变了，因此正在尝试多种方法，并重复进行调整和学习以获得更高的学习精度。将来，我们旨在通过进一步增加收集的数据来提高准确性。此外，在提高了分割和检测的准确性之后，创建了使用深度学习分类的算法来自动对病变的类型进行分类。执行分类时，每种情况所需的学习数据数量增加，因此，如有必要，我们还将考虑提供其他设施的案例数据。