Development of objective diagnostic algorithms for liver diseases using quantitative magnetic resonance imaging biomarkers of the liver
Project/Area Number |
19K08148
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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Research Institution | Shinshu University |
Principal Investigator |
山田 哲 信州大学, 学術研究院医学系, 准教授 (80419407)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
深松 史聡 信州大学, 医学部附属病院, 医員 (00837156)
藤田 顕 信州大学, 医学部, 助教(特定雇用) (50837078)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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Keywords | 人工知能 / 医用画像 / 読影環境 / 教師ラベル / 画像データベース / 肝疾患 / MRI / 視線追跡技術 / 音声認識 / 仮想現実 / MRエラストグラフィ / 造影MRI / 定量的血流解析 / 複素弾性率 / 定量的診断アルゴリズム / イメージングバイオマーカー |
Outline of Research at the Start |
本研究では磁気共鳴画像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)を用いて定量解析可能な様々な肝のイメージングバイオマーカーを包括的に組み合わせ,低侵襲かつ客観的なコンピ ュータ支援肝疾患診断アルゴリズムの確立を目的として以下の課題に取り組む. ・ 包括的肝 MR イメージングバイオマーカーに基づいた肝疾患データベースの構築 ・ 肝疾患データベースに基づいた機械学習的手法によるコンピュータ支援肝疾患診断アルゴリズムの構築
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Outline of Annual Research Achievements |
MRIと人工知能を用いた肝病変診断アルゴリズムを構築する際には,人工知能の学習に用いる教師ラベル付きのMRI画像を用意する必要がある.しかしながら, MRI画像に教師ラベルを付与する作業には多大な時間と労力が必要で有るため効率的な作業環境の構築が必要不可欠である.前年度の研究成果から引き続き視線追跡技術とVRヘッドマウントディスプレイを利用したMRI画像閲覧および教師ラベル付与作業環境を使用した肝細胞特異性造影MRI画像を用いた教師ラベル付き画像作成に着手している.研究成果の一部を以下に示す通り,文献的報告および学会報告を行なった. 【文献報告】1)【大腸癌肝転移のための画像診断-薬物療法後の評価を中心に-】大腸癌肝転移におけるMRI診断.日独医報(0912-0351)66巻2号 Page116-124(2022.11) 【学会発表】1)「画像診断医と AI (Artificial Intelligence) の共生を目指した IA (Intelligence Amplification) 読影環境構築の試み(招待講演)」Bayer Abend 2022(Web)2022.05,2)「医療機器のイノベーション 医療現場で期待されるハンズフリーソリューション 音声認識による医療機器の操作(招待講演)」日本医療機器学会(横浜)2022.06,3) New methods and technologies for disease screening : Artificial Intelligence and disease screening.(Invited Speaker) 50th National Congress of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology(Rome, Italy) 2022.10.6-10.9,4) Automatic Evaluation of Appropriateness for Abdominal Dynamic Contrast-Enhanced CT Phases Using Deep Convolutional Neural Network Trained by Quantitative Index for Dynamic Contrast-Enhanced CT Phases. RSNA(The Radiological Society of North America)2022(Chicago) 2022.11.27-12.1
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究推進に必要な環境整備が終了し,順調に教師ラベル作成を進めている.
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Strategy for Future Research Activity |
前年度までに開発した研究環境を利用し,教師ラベル作成を推進する.
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Report
(4 results)
Research Products
(32 results)