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Automatic white matter fiber bundle depiction using machine learning and construction of image support system for brain surgery patients

Research Project

Project/Area Number 20K08016
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

Suzuki Yuichi  東京大学, 医学部附属病院, 副診療放射線技師長 (70420221)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
KeywordsMRI / 拡散強調画像 / 人工知能 / 脳疾患 / AI / tractography / SSIM / DSC / ODF / ACC / JSC / 機械学習 / segmentation / 脳白質神経 / 脳外科手術 / 画像支援
Outline of Research at the Start

健常人および脳疾患患者におけるDWIのデータ量(MPG印加軸数に起因する検査時間)やデータの内容(多段面同時励起数、b-value、MPG印加方向)と機械学習で描出されるtractographyの関係性を検討し、検査時間の効率化を図る。
加えて、これまでに取得した脳疾患患者のデータをコンピュータに機械学習させた後、tractographyを自動描出させた際に、疾患が存在しても目的とするtractographyが教師画像と同等に描出されるか検討する。
また作成したシステムを用いて、教師画像として用いていない脳疾患患者データでの検証と継続したシステムの改善を行うとともに有用性を検討する。

Outline of Final Research Achievements

We investigated the effects of image quality deterioration and lack of data (examination interruption) in SMS (time reduction) technology used in diffusion weighted imaging on the visualization results of brain white matter automatic extraction software (TractSeg). It was found that the imaging time can be greatly shortened. We also adapted TractSeg to patients with cerebral arteriovenous malformations and evaluated its visualization ability.
We constructed a learning model (generation AI) for diffusion-weighted image generation that has not been imaged by deep learning DWI data and verified the accuracy of AI. This AI has the potential to cut scan time in half. Additionally, in the verification process, we optimized the application order of the motion probing gradient (MPG) related to the diffusion information acquisition direction during DWI data acquisition.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

脳内の白質情報を可視化できる拡散強調画像の臨床応用が盛んであるが、生体内の複雑な情報を可視化するためには、多くのデータ収集が必要であり、比例して撮像時間が長くなり被検者への負担が増え、臨床現場での応用にも限界があった。今回既存のAI技術や自作したAIを用いることで、取得データ数を減らす(撮像時間を短縮する)場合でも、得られる結果が従来とほとんど変わることなく得られることがわかった。
これにより、被検者(患者)の負担を減少できるため社会的意義は大きい。また撮像時間が短縮できるため、臨床で従来より容易に応用できる環境となった。多くの疾患や病態の解明つながっていくことで学術的意義も大きいと言える。

Report

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

    (7 results)

All 2023 2022 2021 2020

All Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Presentation] Investigation of motion-probing gradient pulse for uniform collection of temporal and spatial diffusion information2023

    • Author(s)
      Yuichi Suzuki
    • Organizer
      2023 ISMRM & ISMRT Annual Meeting & Exhibition
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Pyramidal tract visualization ability of automatic brain white matter extraction software in patients with brain arteriovenous malformations2022

    • Author(s)
      Yuichi Suzuki
    • Organizer
      Joint Annual Meeting ISMRM-ESMRMB & ISMRT 31st Annual Meeting
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 3D U-netを用いたHigh Angular resolution Diffusion Imaging生成2022

    • Author(s)
      鈴木 雄一
    • Organizer
      第50回日本磁気共鳴医学会大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 脳形態解析で見えてくる脳内情報の可視化と研究のすすめ2022

    • Author(s)
      鈴木 雄一
    • Organizer
      第50回日本磁気共鳴医学会大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Effects of image quality deterioration and data shortage on automatic white matter bundle segmentation by diffusion magnetic resonance imaging2021

    • Author(s)
      Yuichi Suzuki
    • Organizer
      2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 脳動静脈奇形患者における脳白質自動抽出ソフトを用いた錐体路の描出能評価2021

    • Author(s)
      鈴木 雄一
    • Organizer
      第48回日本磁気共鳴医学会大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 拡散MRIによる自動脳神経線維束セグメンテーション化における画像劣化とデータ不足の影響2020

    • Author(s)
      鈴木 雄一
    • Organizer
      第48回日本磁気共鳴医学会大会
    • Related Report
      2020 Research-status Report

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Published: 2020-04-28   Modified: 2024-01-30  

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