超音波による肝臓腫瘍のリアルタイム自動診断システム構築に関する研究
| Project/Area Number |
20K20214
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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 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
三原 裕一郎 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80789561)
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | ディープラーニング / 超音波 / 転移性肝癌 / 自動識別 / データ拡張 / 自動診断 / 超音波画像 / 肝細胞癌 / AI / 造影超音波 / リアルタイム / 肝腫瘍 / 自動検出 / Faster RCNN / 肝臓 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
超音波での肝腫瘍の診断においては、肝腫瘍を洩れなく認識し、認識した腫瘤の識別を行うことが重要であるが、同診断は医師の練度により診断精度が異なる。本研究では、練度に依存しないリアルタイムな3次元超音波診断システムを構築することを目指す。
東京大学医学部附属病院で肝腫瘍に対する肝切除術中に取得された術中超音波検査映像をディープラーニングで学習させ、自動で診断するシステムを作成する。超音波画像を動画として得ることで3次元的に肝腫瘍を認識し、構造物を正確に識別することが可能となりうる。
リアルタイムに腫瘍認識・腫瘍の質的診断・腫瘍の位置情報を得ることが可能なモデルを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではディープラーニングを用いて肝臓手術中の超音波画像（以下術中超音波画像）から腫瘍を同定・診断するシステムの開発を行った。初年度の研究ではFaster R-CNNを用いて、術中超音波画像内の腫瘤部分・肝臓の解剖学的構造物の同定が可能となった。腫瘤の識別は一定の程度で行うことができたが領域の提示手法や識別精度などには課題が残った。
次年度には、画像の識別手法をMasked RCNNに発展させて、腫瘤・解剖学的構造の識別精度・提示方法が改善することが可能となった。また、学習データの拡張方法を検討し、特定のデータ拡張方法によって識別精度が低下したり向上したりすることがわかった。このため、特定のデータ拡張手法を用いて学習データを増幅させることで識別精度の向上に努めた。
昨年度から本年度（最終年度）にかけての研究では、大腸癌・直腸癌に由来する転移性肝癌の術中超音波画像を用いて質的診断を行う方法の検討を行った。腫瘍の質的診断のためにペルフルブタンを経静脈的に投与し、本剤がkupffer細胞に取り込まれた際の超音波画像の特徴を解析するアルゴリズムを開発した。この手法を用いることで、腫瘤として検出された病変が「良性病変である肝嚢胞」や「腫瘤として誤検出された血管など」を除外することが可能であり、転移性肝癌病変としてより正確に検出されうることが示唆された。
最終年度はこれまでの研究内容について国内特許の特許申請を行った。現在、国際特許申請の手続きもすすめている。また、本研究の成果についてEuropean-African Hepato-Pancreato-Biliary Association ongress(2023,France,Lyon)にて発表を行った。
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Report
(4 results)
Research Products
(9 results)
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[Journal Article] Automated liver tumor detection in abdominal ultrasonography with a modified Faster R-CNN architecture2021
Author(s)
Kenji Karako, Yuichiro Mihara, Junichi Arita, Akihiko Ichida, Bae Sung, Yoshikuni Kawaguchi, Takeaki Ishizawa, Nobuhisa Akamatsu, Junichi Kaneko, Hasegawa Kiyoshi, Yu Chen
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Journal Title
Hepatobiliary surgery and Nutrition
Volume: -
Related Report
Peer Reviewed
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[Presentation] Automatic tumor recognition model for contrast enhanced intraoperative ultrasound of colorectal liver metastasis using deep learning2023
Author(s)
Maho Takayama, Kenji Karako, Yuichiro Mihara, Shu Sasaki, Kyoji Ito, Akihiko Ichida, Yoshikuni Kawaguchi, Nobuhisa Akamatsu, Junichi Kaneko, Yu Chen, Kiyoshi Hasegawa
Organizer
European-African Hepato-Pancreato-Biliary Association Congress
Related Report
Int'l Joint Research
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