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Development of an AI-based freehand 3D system for a 2D ultrasound probe

Research Project

Project/Area Number 19K09624
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 56020:Orthopedics-related
Research InstitutionOkayama University

Principal Investigator

Nakahara Ryuichi  岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 那須 義久  岡山大学, 大学病院, 助教 (30756101)
竹内 孔一  岡山大学, 自然科学学域, 准教授 (80311174)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Keywords整形外科 / 超音波 / 人工知能 / AI / 3D超音波
Outline of Research at the Start

本研究ではCTやMRIのような3D超音波開発を目指す。フリーハンド操作において2D超音波を用いて3D化を行うために、光学式センサーを用いた3D化補助装置を開発する。光学式センサーを用いたとしても微妙な画像のずれが生じるため、AIを用いた画像補正システムを開発する。さらにフリーハンド操作においては画像の重なりが生じてしまうため、通常の三次元ではなく角度を含めた6次元空間に画像を配備することで重なり問題の解消を目指す。また角度を含んだ6次元空間内で腱や靭帯などの異方向性を持った組織分類が可能かどうかを検討する。最後に本システムを用いて質を落とさずに超音波検査時間の短縮が可能かどうかを検討する。

Outline of Final Research Achievements

To enhance the productivity of ultrasound examinations, we conducted a study to generate three-dimensional representations from images acquired by freehand movements of 2D ultrasound probes. We equipped the 2D probes with optical sensors to physically capture three-dimensional information and proceeded with three-dimensional reconstruction. Regardless of hardware improvements, minor relative shifts may occur, so we explored methods to make fine adjustments using artificial intelligence (AI). During this process, we discovered that it is possible to create pseudo-three-dimensional images using AI alone. We found that by utilizing a dimensionality reduction technique called UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection), we could learn the connections between images as topological spaces. This allows for the detection of identical cross-sections, leading to a significant reduction in examination time.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

CTやMRIは3D画像として取得されるため、事後的に比較が可能であるため、撮像時に診断を行う必要がない。しかし超音波検査はCTやMRIと異なり三次元画像が残らず、また画像の質が検者の技量に依存するため、撮像現場で比較のために同一断面を描出する必要があり、それが検査時間の増大につながっていた。我々の手法は完全な3D化は困難であるが、疑似的な3D画像を通じて同一断面の検出が可能となるため、検査時間の短縮につながる。本手法を発展すれば、検査時間の短縮、ひいては医療費の削減や医療従事者の働き方改革につながる可能性がある。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2022

All Presentation (3 results)

  • [Presentation] AIを用いた超音波画像同一断面自動保存機能の開発2022

    • Author(s)
      中原龍一
    • Organizer
      中国・四国整形外科学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] AIを用いた3Dエコーの開発2022

    • Author(s)
      中原龍一
    • Organizer
      中部日本整形外科災害外科学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 運動器超音波の最前線-発展する技術で運動器を評価する- AIを用いた3Dエコーの開発2022

    • Author(s)
      中原龍一
    • Organizer
      超音波医学会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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