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深層学習を用いた心拍出量予測およびそれに基づく造影CTプロトコルの最適化

Research Project

Project/Area Number 20K08051
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 InstitutionHiroshima University

Principal Investigator

立神 史稔  広島大学, 病院(医), 講師 (90411355)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 粟井 和夫  広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (30294573)
檜垣 徹  広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (80611334)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords心拍出量 / 深層学習 / 心臓CT / 機械学習
Outline of Research at the Start

冠動脈CTにおいて、使用する造影剤量は患者の体重に比例して決定するのが一般的である。一方で、CTにおける造影効果は心拍出量によって変化することが知られている。しかしながら、CT検査の直前に心拍出量を簡易的に測定する手法は存在しない。本研究では、深層学習を用いて簡便に心拍出量を予測するソフトウェアを開発し、個々の体格や心機能に依存しない安定した造影効果が得られるプロトコルを確立する。本研究により、冠動脈CTにおける画質の劣化を回避することができ、冠動脈狭窄病変の検出能が向上することが期待される。

Outline of Annual Research Achievements

昨年度までは80例程度の症例を用いて検討を行っていたが、DCNNによるStroke volume (mL) の分類精度は70.1%と十分ではなかったため、今年度は202例まで症例を増やして同様の検討を行った。対象は、心機能解析のためにprospective scanにて1心拍撮影が施行された202症例で、前年度と同様、CTの位置決め撮影で得られたスカウト画像(正面像および側面像)と患者の年齢、性別、身長、体重、心拍数を入力データとして使用し、1心拍分の心臓CTデータから算出されたStroke volumeを回帰問題として推定するネットワーク構造を構築した。ネットワークはVGG16をベースに構造探索を行って16層のDCNN(畳み込み層9層、全結合層7層)に最適化し、10分割交差検証で評価した(202症例を10グループに分けて、9グループを学習、1グループを評価に使用し、交差検証を行った)。その後、Stroke volumeを3つのカテゴリー(< 50mL、50 - 100mL、> 100mL)に分類し、DCNNによる分類精度を検討した。測定されたStroke volumeの値とDCNNによって予測された値の間には、中程度の正の相関を認めた(r = 0.48、p < 0.05)。DCNNによる分類精度は71.7%と前年度よりやや向上したが、臨床で使用するには依然不十分と考えられた。昨年度は症例数を増加させて検討を行ったが十分な精度とは言えず、今後は転移学習を利用して認識精度の向上を試みる必要があると考えられる。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

今年度は202例まで症例数を増加させて検討を行ったが臨床で使用するには精度が不十分である。

Strategy for Future Research Activity

転移学習を利用した認識精度の向上が必要と考える。

Report

(4 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2024 2023 2022 2021 2020

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results) Presentation (11 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 8 results)

  • [Journal Article] Recent Advances in Artificial Intelligence for Cardiac CT: Enhancing Diagnosis and Prognosis Prediction2023

    • Author(s)
      Tatsugami F, Nakaura T, Yanagawa M, Fujita S, Kamagata K, Ito R, Kawamura M, Fushimi Y, Ueda D, Matsui Y, Yamada A, Fujima N, Fujioka T, Nozaki T, Tsuboyama T, Hirata K, Naganawa S.
    • Journal Title

      Diagnostic and Interventional Imaging

      Volume: 104 Issue: 11 Pages: 521-528

    • DOI

      10.1016/j.diii.2023.06.011

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] 造影シュミレーションを用いた造影剤投与設定2022

    • Author(s)
      檜垣 徹, 中村優子, 立神史稔, 粟井和夫.
    • Journal Title

      日獨医報

      Volume: 66 Pages: 52-62

    • Related Report
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  • [Presentation] 心臓CTにおける画像診断 技術の発展2024

    • Author(s)
      立神史稔
    • Organizer
      第43回 画像医学会
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    • Invited
  • [Presentation] Prediction of stroke volume from scout images of CT using deep convolutional neural network2023

    • Author(s)
      Tatsugami F, Kawashita I, Higaki T, Awai K
    • Organizer
      The European Society of Cardiovascular Radiology
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    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 心臓CTにおける近年の人工知能 技術の進歩2023

    • Author(s)
      立神史稔
    • Organizer
      第17回 日本心臓CT研究会
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  • [Presentation] -最新技術と造影剤の融合- 心血管系領域の造影CT.2023

    • Author(s)
      立神史稔
    • Organizer
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      立神史稔
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      立神史稔
    • Organizer
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  • [Presentation] Contrast enhancement protocol at CT: basics and advanced optimization using computer simulation.2020

    • Author(s)
      Higaki T, Matsumoto Y, Tatsugami F, Nakamura Y, Fukumoto W, Awai K.
    • Organizer
      The Radiological Society of North America 2020
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  • [Presentation] MDCTにおける至適造影法 基礎から最新技術2020

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      立神史稔
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      日本医学放射線学会総会
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    • Author(s)
      立神史稔
    • Organizer
      愛媛県画像診断セミナー
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      立神史稔
    • Organizer
      京滋心臓CT研究会
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  • [Presentation] The usefulness of low dose- and 4-dimensional CT imaging using a deep learning reconstruction.2020

    • Author(s)
      Tatsugami F, Higaki T, Mitani H, Sueoka T, Fujioka C, Awai K
    • Organizer
      The Radiological Society of North America 2020
    • Related Report
      2020 Research-status Report

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Published: 2020-04-28   Modified: 2024-12-25  

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