Development of Detection and Classification System for Supporting Medical Diagnosis of Endoscope Image, Cell Image and CT images
| Project/Area Number |
20K11873
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
岩堀 祐之 中部大学, 工学部, 教授 (60203402)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
舟橋 健司 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00303694)
福井 真二 愛知教育大学, 教育学部, 教授 (80345941)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | コンピュータビジョン / 医用画像認識 / ポリープ形状 / 血管構造 / ＣＴ画像 / リンパ節 / 細胞画像 / ディープラーニングモデル / CNN / 内視鏡画像 / 細胞画像・CT画像 / 3次元形状 / 検出・良性悪性分類 / ディープラーニング |
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| Outline of Research at the Start |
医療現場では胃がんや大腸がんの診断をはじめポリープの発見、切除など、内視鏡専門医の経験に基づいて、内視鏡画像から病変の大きさや位置を形状とともに判断しながら診断を行っている。本研究では、内視鏡画像・細胞画像・CT画像から精度よくポリープ・細胞・リンパ節の検出・分類を行う手法について研究を行う。内視鏡では血管情報を利用した手法として今後さらに形状復元に用いる血管の部位特定、それをもとに３次元形状と絶対的な大きさ推定の精度を高める研究のほか、平坦型ポリープの検出・分類問題について研究を行う。細胞画像，CT画像についてもこれまで培ってきた研究を応用して検出・分類精度の改善に向けて研究を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
医療内視鏡の研究では，2枚の画像からグラフマッチングによって血管の分岐構造を解析，特徴点を抽出する研究を行った．また，点光源照明，透視投影のもとでアイコナール方程式の近似式に帰着させて形状復元する方法を開発した．これを用いて画像と形状を入力としてU-Netを複数用いて平坦型ポリープの候補を検出する研究のほか，Pix2Pixを用いて奥行き分布とともに自然な形のポリープの画像を生成する研究を行った。また、顕著性マップを用いてポリープを追跡する方法やポリープセグメンテーションをする方法ほか，局所的な形状情報に加えてテクスチャ特徴量として分類を高精度に行う方法を開発した。
血管が内壁に沿って傾斜している場合にも水平面の状態に幾何学的補正を行いポリープの大きさを求める方法を開発した。さらにPyramid Vision Transformerにより血管検出精度を改善，広い幅の血管部位を用いてポリープの大きさ推定をする方法を研究した。ポリープの相対的奥行き分布とともにポリープを4種類の大きさに分類する手法を検討した。
CT画像からのリンパ節の検出の研究ではスライス画像を用いて，ResNetアーキテクチャの修正U-Netモデルで関心ボリュームを生成、3D-CNNを用いて候補リンパ節の偽陽性を削減する方法を提案した．また，U-Netモデルで検出と分類を同時に行う方法を開発した。
細胞画像の認識では，Ladder Netの手法をもとに Attention機構を加えることで，高精度な細胞核の検出を行う方法を研究した．
細胞研究においては、腎臓細胞の糸球体を精度よくセグメンテーションするU-Netベースの手法として，少ない画像枚数で効率よく検出するMLP-UNet（Multi-Layer Perceptron U-Net）とともに，MLP-Mixerのエンコーダを取り入れたモデルを検討、評価を行った。
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Report
(4 results)
Research Products
(136 results)
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[Journal Article] Semi-supervised generative adversarial networks for improved colorectal polyp classification using histopathological images2024
Author(s)
Pradipta Sasmal, Vanshali Sharma, MK Bhuyan, Allam Jaya Prakash, Kiran Kumar Patro, Nagwan Abdel Samee, Hayam Alamro, Yuji Iwahori, Ryszard Tadeusiewicz, U Rajendra Acharya, Pawel Plawiak
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Journal Title
Information Science
Volume: 658
Pages: 1-11
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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[Journal Article] MLP-UNet: Glomerulus Segmentation2023
Author(s)
Franchis N. Saikia, Yuji Iwahori, Taisei Suzuki, M. K. Bhuyan, Aili Wang, Boonserm Kijsirikul
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Journal Title
IEEE Access
Volume: 11
Pages: 53034-53047
DOI
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Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Presentation] 大腸内視鏡画像を用いた人工知能（AI）画像モデルによる過敏性腸症候群（IBS）診断の可能性についての検討2024
Author(s)
田村泰弘, 加藤真子, 加藤綾, 高山将旭, 加藤駿介, 小野聡, 吉峰尚子, 越野顕, 山本和弘, 杉山智哉, 足立和規, 山口純治, 井澤晋也, 海老正秀, 小笠原尚高, 佐々木誠人, FranchisSaikia, M.K.Bhuyan, 岩堀祐之, 春日井邦夫
Organizer
日本消化管学会総会学術集会
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