Automated diagnostic algorithm for chest CT of occupational lung disease

职业性肺病胸部CT自动诊断算法

• 批准号: 22K19650
• 负责人: 菅沼 成文
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Kochi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19650/
• 关键词: じん肺; 人工知能; 機械学習; エキスパートシステム; 職業性肺疾患; CT

じん肺の重症度分類において、国際労働機関（ILO）による国際じん肺エックス線分類が公的な診断基準として長年用いられ、労災認定の根拠となってきた。しかし、胸部エックス線によるじん肺陰影の判定は熟練を要する上に、世界各国での需要に対してじん肺の判定医の数が少ない。近年では、ディープラーニングを用いた画像分類が盛んに研究されており、医師の読影の補助として、ソフト開発が行われている。。ディープラーニングを用いるためには、膨大なデータが必要であり、また難しい分類問題の場合は、より多くのデータを必要とする。しかし本研究で扱うじん肺データセットは極めて少なく、学習が難しい。そこで本研究はBlack-hat変換を用いて難しい分類問題を簡易化し、Patch水増し技術を用いることで効率よくデータ量を増加させることでの分類精度向上を目的とする。アルゴリズム作成に向けて高知大学、順天堂大学、高知工科大学のチームがそれぞれ、独自のプログラムを開発している。日本産業衛生学会の職業性呼吸器研究会自由集会の招待講演として、AI画像診断に取り組んでいる新しい視点について分担者の吉田真一教授が講演し、菅沼はAIとじん肺画像診断についての招待論文を執筆した。

在尘肺病的严重程度分级方面，国际劳工组织（ILO）的国际尘肺病X射线分级已作为官方诊断标准多年，并成为工伤事故认定的依据。然而，利用胸部X光确定尘肺阴影需要技巧，而且与世界各国的需求相比，诊断尘肺病的医生数量很少。近年来，使用深度学习的图像分类得到了积极的研究，并且正在开发软件来协助医生解释图像。 。深度学习需要大量的数据，而困难的分类问题则需要更多的数据。但本研究使用的尘肺病数据集极小，学习困难。因此，本研究旨在通过使用黑帽变换简化困难的分类问题并使用补丁填充技术有效地增加数据量来提高分类精度。来自高知大学、顺天堂大学和高知工业大学的团队都在开发自己的程序来创建该算法。作为日本产业卫生学会职业呼吸研究会自由会议的特邀报告，合著者吉田新一教授发表了关于人工智能图像诊断新观点的演讲，菅沼发表了关于人工智能与尘肺病图像诊断的特邀论文是我写的。

项目成果

人工ニューラルネットワークによるじん肺のAI画像診断に向けて

利用人工神经网络进行尘肺病的人工智能图像诊断

• 发表时间: 2022
• 作者: Narufumi Suganuma;Shinichi Yoshida;Yuma Takeuchi;Yoshua K Nomura;Kazuhiro Suzuki;吉田真一
• 通讯作者: 吉田真一

Artificial Intelligence in Quantitative Chest Imaging Analysis for Occupational Lung Disease

• DOI: 10.1055/s-0043-1767760
• 发表时间: 2023-04-18
• 期刊: SEMINARS IN RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE
• 影响因子: 3.2
• 作者: Suganuma，Narufumi;Yoshida，Shinichi;Suzuki，Kazuhiro
• 通讯作者: Suzuki，Kazuhiro