Development of computer-aided diagnosis system for ultrasonic images of infant hip joint

• Project/Area Number: 16K09012
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Medical Physics and Radiological Technology
• Research Institution: Niigata University
• Principal Investigator: Lee Yongbum 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (10334658)
• Research Collaborator: MINAGAWA yasuko
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2018)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2017: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2016: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 乳児 / 股関節 / 超音波検査 / Graf法 / 深層学習 / コンピュータ支援診断 / 小児 / 先天性股関節脱臼 / 画像解析 / ディープラーニング / 乳児股関節 / 超音波画像 / 発育成股関節形成不全 / テクスチャ特徴 / 機械学習 / 脱臼 / 形成不全 / 画像診断支援 / 画像処理 / パターン認識 / 画像診断 / 医療・福祉

Outline of Final Research Achievements

A deep learning based method was adopted for the automated classification of hip types corresponding to the Graf method that was defacto standard method for ultrasonographic assessment of infant hip dysplasia. The accuracy for 99 ultrasound images was 75.8%. A deep learning based method for recognition of adequate diagnostic images from ultrasound video clips of infant hip was also proposed. The proposed method was implemented to 12 ultrasound vide clips of infant hip, and indicated high classification accuracies (> 85%).

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年の深層学習の進歩は学術的にも社会的にも注目を集めており，様々な分野への応用が期待されている．本研究成果は，医用画像診断への深層学習の適用事例として学術的意義を有するものである．また，本研究成果は乳児股関節検診の質的診断支援に寄与するものであり，乳児健診時の股関節異常の発見率の向上に貢献できる可能性を示唆している．研究期間内に実施した研究が，先天性股関節脱臼などの乳児股関節異常の早期発見の一助になれば幸いである．

Research Products

• [Journal Article] 乳児股関節の超音波画像診断支援システムの開発 (2019)
  • Author(s): 李鎔範
  • Journal Title: 小児内科 Volume: 51 Pages: 58-62
• [Journal Article] テクスチャ特徴を用いた超音波画像における乳児股関節の状態分類 (2018)
  • Author(s): 李 鎔範、長谷川 晃、皆川 靖子、弦巻 正樹、伊賀 敏朗
  • Journal Title: 電子情報通信学会論文誌 D Volume: J101-D Pages: 36-39
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Automated classification of infant hip type on ultrasonography using deep learning : preliminary study (2017)
  • Author(s): 李 鎔範、大澤 由瑛、長谷川 晃、皆川 靖子、弦巻 正樹、伊賀 敏朗
  • Journal Title: Medical Imaging and Information Sciences Volume: 34 Issue: 2 Pages: 92-95
  • DOI: 10.11318/mii.34.92
  • NAID: 130006846729
  • ISSN: 0910-1543, 1880-4977
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] 発育成股関節形成不全の自動評価のための超音波画像解析法の基礎的検討 (2017)
  • Author(s): 李鎔範，長谷川晃，皆川靖子，弦巻正樹，伊賀敏朗
  • Journal Title: 電子情報通信学会技術研究報告 Volume: MI2016-96 Pages: 93-96
• [Presentation] U-Netによる領域抽出を用いた乳児股関節超音波画像のGraf法に対応する分類 (2019)
  • Author(s): 古海奈名子、李鎔範、長谷川晃、皆川靖子、関川高志、伊賀利朗
  • Organizer: 医用画像情報学会平成30年度春季(第183回)大会
• [Presentation] Automated recognition of suitable images on ultrasonographic diagnosis of infant hip using deep learning (2019)
  • Author(s): Naoto Fujita, Yongbum Lee, Akira Hasegawa, Yasuko Minagawa, Takashi Sekikawa, Toshiro Iga
  • Organizer: The 75th Annual Meeting of the Japanese Society of Radiological Technology
• [Presentation] 超音波画像における乳児股関節形成不全の自動評価に関する基礎的検討 (2017)
  • Author(s): 李鎔範，大澤由瑛，長谷川晃，皆川靖子，弦巻正樹，伊賀敏朗
  • Organizer: 医用画像情報学会
  • Place of Presentation: 九州大学病院キャンパス（福岡県福岡市）
  • Year and Date: 2017-01-28
• [Presentation] 発育成股関節形成不全の自動評価のための超音波画像解析法の基礎的検討 (2017)
  • Author(s): 李鎔範，長谷川晃，皆川靖子，弦巻正樹，伊賀敏朗
  • Organizer: 電子情報通信学会医用画像研究会
  • Place of Presentation: ぶんかテンブス館（沖縄県那覇市）
  • Year and Date: 2017-01-18
• [Presentation] テクスチャ特徴に基づく乳児股関節超音波画像におけるGraf法に対応する分類 (2017)
  • Author(s): 古海奈名子, 李鎔範, 長谷川晃, 皆川靖子, 伊賀敏朗
  • Organizer: 医用画像情報学会平成29年度秋季（第179回）大会