スパースモデリングを応用した外科学知識の体系化基盤の構築

• Project/Area Number: 19H04484
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 中尾 恵 京都大学, 医学研究科, 教授 (10362526)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上田 順宏 奈良県立医科大学, 医学部, 学内講師 (40571005) ; 今井 裕一郎 奈良県立医科大学, 医学部, 研究員 (80347567) ; 松田 哲也 京都大学, 情報学研究科, 教授 (00209561)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥15,210,000 (Direct Cost: ¥11,700,000、Indirect Cost: ¥3,510,000); Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2020: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2019: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
• Keywords: 機械学習 / スパースモデリング / 手術計画 / 下顎骨再建 / 医用人工知能

Outline of Research at the Start

本研究の目的は，外科医の医学知識や経験を体系化し，外科医自身の新たな洞察や知識の獲得に資する機械学習方法と情報システムの探究である．患者個人の三次元医用画像と医師による手術計画，臨床医学用語間の関係を記述する外科手術コーパスの概念を提案する．スパースモデリングの数理に基づいて手術計画の機序をデータ駆動型で定式化し，患者固有の計画を自動生成する枠組みの構築を目指す．

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は，外科医の医学知識や経験を体系化し，外科医自身の新たな洞察や知識の獲得に資する機械学習方法と情報システムの探究である．特に，日常的に得られる手術計画の事例データから客観的かつ自動的に手術プロセスを定式化するスパースモデリングの枠組みを提案し，大きく次の三つの研究目標を置いて理論構築と実証を目指した．
・ 異なる施設に所属する複数の医師による 500例以上 の手術計画データの生成と解析
・ スパースモデリングの数理 に基づくデータ駆動型 外科手術コーパスの創出
・ 外科手術コーパスによる手術計画の機序の定式化と分類，患者固有の計画の自動生成
最終年度は多施設，複数の専門医から得られた計696例の手術計画データと患者個人の3次元医用画像から得られる画像特徴量、臨床医学用語との因果関係について解析し、画像分類における深層因果探索モデルを構築した．下顎骨再建計画データに対して提案モデルを適用した結果，口腔外科専門医が手術計画の際に重視する切除領域と下顎骨の太さが抽出され，手術計画との因果関係が確認された．共同研究を実施している肝胆膵・移植外科や呼吸器外科における手術手技へ提案概念の応用可能性を検討し，画像誘導型手術において専門家と相互に対話する医用機械知能のコンセプトを得た．

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Medical Image Synthesis and Statistical Reconstruction Methods (2023)
  • Author(s): Megumi Nakao
  • Journal Title: Advanced Biomedical Engineering Volume: 12 Issue: 0 Pages: 21-27
  • DOI: 10.14326/abe.12.21
  • ISSN: 2187-5219
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Shape reconstruction for undetectable regions of abdominal organs based on a graph convolutional network (2023)
  • Author(s): Z. Wang, M. Nakao, M. Nakamura, T. Matsuda
  • Journal Title: Expert Systems With Applications Volume: 15 Pages: 120593-120593
  • DOI: 10.1016/j.eswa.2023.120593
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Image-to-Graph Convolutional Network for 2D/3D Deformable Model Registration of Low-Contrast Organs (2022)
  • Author(s): Megumi Nakao, Mitsuhiro Nakamura, Tetsuya Matsuda
  • Journal Title: IEEE Trans. Med. Imaging Volume: 41 Issue: 12 Pages: 3747-3761
  • DOI: 10.1109/tmi.2022.3194517
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Computed Tomography slice interpolation in the longitudinal direction based on deep learning techniques: To reduce slice thickness or slice increment without dose increase (2022)
  • Author(s): Wu Shuqiong、Nakao Megumi、Imanishi Keiho、Nakamura Mitsuhiro、Mizowaki Takashi、Matsuda Tetsuya
  • Journal Title: PLOS ONE Volume: 17 Issue: 12 Pages: 1-18
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0279005
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Deformation analysis of surface and bronchial structures in intraoperative pneumothorax using deformable mesh registration (2021)
  • Author(s): Nakao Megumi、Kobayashi Kotaro、Tokuno Junko、Chen-Yoshikawa Toyofumi、Date Hiroshi、Matsuda Tetsuya
  • Journal Title: Medical Image Analysis Volume: 73 Pages: 102181-102181
  • DOI: 10.1016/j.media.2021.102181
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Statistical deformation reconstruction using multi-organ shape features for pancreatic cancer localization (2021)
  • Author(s): Nakao Megumi、Nakamura Mitsuhiro、Mizowaki Takashi、Matsuda Tetsuya
  • Journal Title: Medical Image Analysis Volume: 67 Pages: 101829-101829
  • DOI: 10.1016/j.media.2020.101829
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Kernel-based framework to estimate deformations of pneumothorax lung using relative position of anatomical landmarks (2021)
  • Author(s): Yamamoto Utako、Nakao Megumi、Ohzeki Masayuki、Tokuno Junko、Chen-Yoshikawa Toyofumi Fengshi、Matsuda Tetsuya
  • Journal Title: Expert Systems with Applications Volume: 183 Pages: 115288-115288
  • DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115288
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Regularized Three-Dimensional Generative Adversarial Nets for Unsupervised Metal Artifact Reduction in Head and Neck CT Images (2020)
  • Author(s): M. Nakao, K. Imanishi, N. Ueda, Y. Imai, T. Kirita, T. Matsuda
  • Journal Title: IEEE Access Volume: 8 Pages: 109453-109453
  • DOI: 10.1109/access.2020.3002090
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Resection Process Map: A novel dynamic simulation system for pulmonary resection (2020)
  • Author(s): Tokuno Junko、Chen-Yoshikawa Toyofumi F.、Nakao Megumi、Matsuda Tetsuya、Date Hiroshi
  • Journal Title: The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery Volume: 159 Issue: 3 Pages: 1130-1138
  • DOI: 10.1016/j.jtcvs.2019.07.136
  • NAID: 120006810863
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] 画像分類における深層因果探索モデルの検討 (2024)
  • Author(s): 元田 凌平, 中尾 恵
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] 視覚情報のみから手術鉗子による臓器加圧程度を推定する検討 (2024)
  • Author(s): 増井 仁彦, 粂 直人, 中尾 恵, 曲渕 敏博, 濵田 彬弘, 澤田 篤郎, 小林 恭
  • Organizer: 日本生体医工学会 生体画像と医用人工知能研究会
• [Presentation] Construction of Shape Atlas for Abdominal Organs using Three-Dimensional Mesh Variational Autoencoder (2023)
  • Author(s): Ryuichi Umehara, Mitsuhiro Nakamura, Megumi Nakao
  • Organizer: Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc .
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 階層的潜在変数を用いたMeshVAEによる臓器形状アトラスの構築 (2023)
  • Author(s): 梅原 隆一, 中村 光宏, 中尾 恵
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] 3次元メッシュ変分オートエンコーダーを用いた臓器形状アトラスの構築 (2023)
  • Author(s): 梅原 隆一, 中村 光宏, 中尾 恵
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] 医用画像のxR (2022)
  • Author(s): 中尾 恵
  • Organizer: システム制御情報学会 研究発表講演会
  • Invited
• [Presentation] CT画像間の変位場を用いた敵対的データ拡張の試み (2022)
  • Author(s): 栗山 由也, 中尾 恵, 中村 光宏
  • Organizer: 第21回情報科学技術フォーラム
• [Presentation] Determination of Population-Based Anisotropic Margin for Uterus and Cervix During a Course of Magnetic Resonance-Guided Intensity-Modulated Radiation Therapy (2022)
  • Author(s): Y. Kishigami, M. Nakamura, M. Nakao, H. Okamoto, A. Takahashi, H. Igaki
  • Organizer: 64th AAPM annual meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 子宮頸がんに対する放射線治療における非等方マージンサイズの決定 (2022)
  • Author(s): 岸上 祐加子, 中村 光宏, 中尾 恵, 岡本 裕之, 高橋 彩加, 井垣 浩
  • Organizer: 日本放射線腫瘍学会第35回学術大会
• [Presentation] 識別モデルの判断に関わる特徴の深層画像生成による可視化 (2022)
  • Author(s): 白 優志, 中尾 恵, 松田 哲也
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] Improvement of Image Quality of Cone-beam CT Images by Three-dimensional Generative Adversarial Network (2021)
  • Author(s): T. Hase, M. Nakao, M. Nakamura, T. Matsuda
  • Organizer: 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Shape Reconstruction for Abdominal Organs based on a Graph Convolutional Network (2021)
  • Author(s): Z. Wang, M. Nakao, M. Nakamura, T. Matsuda
  • Organizer: 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 非観測領域における生体画像情報の統計的再構成 (2021)
  • Author(s): 中尾 恵
  • Organizer: 第60回日本生体医工学大会
  • Invited
• [Presentation] 下顎骨再建に重要な特徴量群抽出に基づく手術計画モデルの生成 (2021)
  • Author(s): 永井 一希, 中尾 恵, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 畠中 利英, 桐田 忠昭, 松田 哲也
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] 下顎骨再建計画に重要な特徴量の複数医師間の解析 (2021)
  • Author(s): 畑山侑介, 永井一希, 中尾 恵, 松田 哲也
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] 外科教育の深化に貢献する VR/AR/XAI 技術 (2021)
  • Author(s): 中尾 恵
  • Organizer: VR医学セミナー
  • Invited
• [Presentation] Enumerated sparse extraction of important surgical planning features for mandibular reconstruction (2020)
  • Author(s): K. Nagai, M. Nakao, N. Ueda, Y. Imai, T. Kirita, T. Matsuda
  • Organizer: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] スパース生体モデリングと治療支援画像生成 (2020)
  • Author(s): 中尾 恵
  • Organizer: 日本医学物理学会学術大会
  • Invited
• [Presentation] 下顎骨再建術を対象とした手術計画に重要な特徴量抽出手法の提案 (2020)
  • Author(s): 永井 一希, 中尾 恵, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 桐田 忠昭, 松田 哲也
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] Deep learningによるCT画像の金属アーチファクト低減法‐下顎再建術前シミュレーションへの応用- (2019)
  • Author(s): 上田 順宏, 今井 裕一郎, 中尾 恵, 今西 勁峰, 山川 延宏, 柳生 貴裕, 松田 哲也, 桐田 忠昭
  • Organizer: 第64回日本口腔外科学会総会・学術大会
• [Presentation] Assessment of facial asymmetry after mandibular reconstruction with free fibula flap using computer-aided design (2019)
  • Author(s): N. Ueda, M. Nakao, N. Yamakawa, Y. Nakagawa, Y. Imai, T. Matsuda, T. Kirita
  • Organizer: 7th WORLD CONGRESS of the International Academy of Oral Oncology
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] CycleGANを用いたCT画像における金属アーチファクト低減法 (2019)
  • Author(s): 中尾 恵, 今西 勁峰, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 桐田 忠昭, 松田 哲也
  • Organizer: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• [Presentation] Lasso解列挙による下顎骨再建計画に重要な特徴量の抽出 (2019)
  • Author(s): 永井 一希, 中尾 恵, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 畠中 利英, 松田 哲也
  • Organizer: 第63回システム制御情報学会 研究発表講演会
• [Remarks] 京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 知能医工学分野
  • URL: https://ibme.hs.med.kyoto-u.ac.jp/
• [Remarks] 京都大学大学院 医学研究科 人間健康科学系専攻 知能医工学分野
  • URL: https://ibme.hs.med.kyoto-u.ac.jp/
• [Remarks] Research Home
  • URL: http://www.bme.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~meg/