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。

在分类肺炎严重程度时，国际劳工组织（ILO）国际肺炎X射线分类已被用作公共诊断标准，并且一直是认识工人事故的基础。但是，使用胸部X射线来确定肺炎阴影的阴影需要技巧，与世界各地的需求相比，很少有医生判断肺炎的肺炎。近年来，使用深度学习的图像分类进行了积极研究，并且已经进行了软件开发以帮助医生阅读。 。要使用深度学习，需要大量数据，并且在遇到困难的分类问题的情况下，需要更多数据。但是，本研究涵盖的肺炎病数据集非常小且难以学习。因此，本研究旨在使用黑帽转换来简化困难的分类问题，并通过使用补丁通货膨胀技术有效增加数据量来提高分类精度。高知大学，后登多大学和高知理大学的团队正在开发自己的计划来创建算法。作为日本职业呼吸研究免费会议的邀请演讲，共享成员吉田·辛尼奇（Yoshida Shinichi）教授就AI成像的新观点进行了演讲，Suganuma撰写了一篇有关AI和Pneumoconioisis Imaging的邀请论文。

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