ディープラーニングによるDSA画像のモーションアーチファクトからの開放
| Project/Area Number |
20K16769
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University (2022)
Osaka City University (2020-2021) |
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Principal Investigator |
植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 登録医 (90779480)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 人工知能 / AI / Deepl earning / 深層学習 / 画像変換 / インターベンショナルラジオロジー / DSA / IVR / Deep learning / Interventional radiology / Interventional Radiology |
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| Outline of Research at the Start |
血管造影検査において欠くことのできない重要な技術の一つがdigital subtraction angiography (DSA)である。ライブ画像からマスク画像をサブトラクションすることで造影された血管のみを描出する技術で、病変までの血管走行の確認から病変の診断にまで広く用いられる。だがDSAは臨床的には患者の動きのある症例や腸管などに対しては適応が困難である。本研究ではディープラーニングの技術でアーチファクトから開放されたDSA画像を作成することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年7月に国際査読付きジャーナルのJVIRにMaskless 2-Dimensional Digital Subtraction Angiography Generation Model for Abdominal Vasculature using Deep Learning.として出版した。これは腹部領域でのでモーションアーチファクトのないDSA画像作成の技術の論文が作成ができた内容である。この結果、2021年6月の頭部領域の論文と合わせ、2本の論文が出版できたことになった。
本年度は、上記の出版に加えて、これらの論文の革新性から、様々な賞を受賞した。まず、2022年6月に日本のインターベンショナルラジオロジーでの最高権威の学会である日本IVR学会において、優秀論文賞を受賞した。この際には、受賞記念として、日本インターベンショナルラジオロジー学会雑誌にて、技術の説明の寄稿を行い、日本の医療現場でインターベンショナルラジオロジーを行っている医師に広く技術の周知を行った。その後、2022年9月にはバルセロナであった国際学会であるThe Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europeにおいて、Generation of synthetic subtraction angiograms in abdominal region using deep learningのタイトルで本研究の発表を行い、Certificate of Meritを受賞した。これにより、世界のインターベンショナルラジオロジーでの最高権威の学会において、その技術を広く周知するとともに、革新性が認められた形となった。最後に、2022年12月に大阪公立大学より南部陽一郎記念若手奨励賞を受賞した。この賞は、大阪公立大学での研究者に送られる最も名誉な賞である。
以上が本年度の総括であり、論文出版にとどまらず、日本・世界のインターベンショナルラジオロジーで最高権威の学会での発表を行い、それぞれで賞を受賞できるという結果を得ることができた。
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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
予定に計画性があったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度までに当初予定していた研究成果は達成できた。これにより、我々の研究は一定の目標を達成し、その有用性が認められる段階に至った。来年度は前倒し請求を行っており、大きく研究が動くことは予定されていない。しかしながら、研究は常に進化し続けるものであり、今後もさらなる発展や応用を目指していく必要がある。そのため、来年度の研究計画においては、現状の成果をベースに、引き続き研究の広報活動を行うことを重視する。
来年度の研究計画では、これまでの成果を活かした広報活動をすることで、研究の影響力を拡大し、関連分野への応用や他研究者との連携を促進することを目指す。具体的には、学会発表を通じて研究成果の普及を図るとともに、他の研究機関や産業界との交流を深め、新たな連携プロジェクトを展開することを検討する。これらの取り組みにより、研究の価値を最大限に高め、研究の発展に寄与できることを期待する。
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Report
(3 results)
Research Products
(8 results)
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[Presentation] Generation of synthetic subtraction angiograms in abdominal region using deep learning2022
Author(s)
Hiroki Yonezawa, Daiju Ueda, Akira Yamamoto, Ken Kageyama, Shannon Walston, Takehito Nota;, Kazuki Murai, Satoyuki Ogawa, Etsuji Sohgawa, Atsushi Jogo, Daijiro Kabata, Yukio Miki
Organizer
The Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europe
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