• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

両手MRI像を用いた関節リウマチ診断のためのコンピュータ支援診断システムの開発

Research Project

Project/Area Number 20K20231
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 90130:Medical systems-related
Research InstitutionTeikyo University

Principal Investigator

中村 舞  帝京大学, 公私立大学の部局等, 助教 (50805504)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
KeywordsU-net / 畳み込みニューラルネットワーク / 関節リウマチ / MRI / コンピュータ支援診断 / Deep Learning / CNN / MRI検査 / ディープラーニング / 両手MRI像
Outline of Research at the Start

関節リウマチを早期診断するために画像診断の重要性が高まり、単純X線検査やMRI検査、超音波検査が活用されている、MRI検査は早期RAの画像所見である炎症性変化を描出することに有用であるが、画像読影は非常に煩雑であり診断結果は主に主観的で読影医の経験や個人に左右される。本研究では、両手MR画像を用いて、関節リウマチを早期発見・早期診断するためのコンピュータ支援診断システムの開発を目的とする。臨床で撮像されるMR画像をコンピュータを用いて解析することにより、定量的な解析結果を読影医に掲示する。このことにより、読影医の診断における病変の見落としや診断のばらつきを軽減することができると期待する。

Outline of Annual Research Achievements

難病といわれる関節リウマチ(RA)だが、早期診断・早期治療により寛解に至ることがある。RAの初期病変を発見するために画像診断が重要になってきており、従来のX線撮影に加えてMRIや超音波検査が活用されるようになってきている。特にMRI検査は、骨や軟部組織の状態を明らかにするのに有効であるが、MR画像の解釈は難しく、診断結果は医師の経験や個性に左右される。
本研究では、2つのU-netを用いて、MR画像からRAの初期病変を検出することを試みた。RAの診断のために撮影された100名の患者のT1強調画像(T1W)と脂肪抑制T2強調画像(T2W)の両手MR画像を用いた。ヨーロッパリウマチ学会の他施設共同プロジェクトであるOutcome Measures in Rheumatology Clinical Trials(OMERACT)は、RA診断のためのMRIシーケンスとして、前後造影T1W画像と脂肪抑制T2WまたはSTIR画像を推奨している。しかし、RAが疑われる患者は関節痛やこわばりがあり、長時間の検査に耐えられないため、非造影シーケンス画像のみで診断を行う施設もある。そこで本研究では、非造影T1W画像と脂肪抑制T2W画像を用いてRA病変の検出を試みた。
まず、1つめのU-netを用いてT1W画像から骨領域のセグメンテーションを行った。次に、T2W画像とU-netで作成した骨領域画像との論理和をとることにより、T2W画像から骨領域を抽出した。最後に2つめのU-netを用いて骨領域を抽出したT2W画像からRA病変を検出した。U-netによるRA病変領域抽出のダイス指数は0.85で,406個の病変部の検出感度は84.5%(一症例当たりの偽陽性数0.41個)であった。2つのU-netを用いる本手法により、両手のMR画像から初期のRA病変を検出することが可能となった。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

非造影T1W画像と脂肪抑制T2W画像を用いて、T関節リウマチ病変の検出を行うことができた。論文を執筆し、現在投稿準備を行っている。よって、計画通りにおおむね順調に進展している。

Strategy for Future Research Activity

研究成果の論文投稿を行う。

Report

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

    (2 results)

All 2023 2022

All Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] Detection of rheumatoid arthritis lesions from both hands MR images based in U-net.2023

    • Author(s)
      M.Nakamura
    • Organizer
      ECR 2023
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] U-netを用いた両手MR画像からの手指骨領域抽出2022

    • Author(s)
      中村舞
    • Organizer
      第78回日本放射線技術学会総会学術大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

URL: 

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

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi