Development of a general-purpose computer-aided diagnosis system using VAE that can be used for a small number of cases
| Project/Area Number |
21H03840
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
木戸 尚治 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任教授(常勤) (90314814)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梁川 雅弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (00546872)
鈴木 裕紀 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20845599)
富山 憲幸 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50294070)
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (70434321)
神谷 亨 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (80295005)
平野 靖 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (90324459)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
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| Keywords | VAE / 異常検知 / コンピュータ支援診断 / 説明可能なAI |
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| Outline of Research at the Start |
大量の正常CT画像を用いて学習された深層学習モデルの一つであるVAEを用いたモデルによる異常検知を基盤として，異常病変の診断支援を実行するCADシステム構築をおこなう．また，教師あり学習では対応が困難であった少数・稀少疾患に対する病変の診断支援を可能とし，さらに常部位と異常部位の差分を定量化・可視化することにより診断過程をホワイトボックス化する説明可能なAIを実現することを可能とする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，大量の正常コンピュータ断層撮影（CT）画像を用いて学習された深層学習モデルの一つであるVariational Autoencoder (VAE)を用いたモデルによる異常検知を基盤として，異常病変の診断支援を実行するコンピュータ支援診（Computer-aided Diagnosis:CAD）システムを構築することを目的とする．
本研究では、関連病院のMIクリニックから入手した8万例のPET/CTのDICOM画像とその所見レポートを既にデータベース化した．
これらの画像を用いて，人工知能画像診断学共同研究講座（研究代表者・木戸），山口大学（研究分担者・間普，平野），九州工業大学（研究分担者・神谷），立命館大学（中山），藤田医科大学（寺本）らと共同研究を実施している．
各研究者の現時点での研究内容は，木戸（自然言語処理を用いた読影所見レポートの部位別自動分類，PET/CT画像からのVision Transformerを用いた病変検出），間普・平野（自然言語処理を用いたシソーラスに着目した読影所見レポートの分類），神谷（言語情報を用いた肺癌のradiomics解析），中山（胸部CT画像を用いた教師無し異常検知AIの開発），寺本（腹部臓器のセマンティックセグメンテーション）などである．
腹部臓器の自動セグメンテーションに関しては国際学会に発表をおこなっており，自然言語処理を用いた所見レポートの部位別自動分類に関して英文論文が採択されている．また多数の国際・国内学会での発表をおこなっている．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(77 results)
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[Journal Article] Automated entry of paper-based patient-reported outcomes: Applying deep learning to the Japanese orthopaedic association back pain evaluation questionnaire2024
Author(s)
Kita K, Fujimori T, Suzuki Y, Kaito T, Takenaka S, Kanie Y, Furuya M, Wataya T, Nishigaki D, Sato J, Noriyuki T, Okada S, Kido S
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Journal Title
Computers in Biology and Medicine
Volume: 172
Pages: 101897-101897
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Bimodal artificial intelligence using TabNet for differentiating spinal cord tumors;integration of patient background information and images2023
Author(s)
Kita K, Fujimori T, Suzuki Y, Kanie Y, Takenaka S, Kaito T, Taki T, Ukon Y, Furuya M, Saiwai H, Nakajima N, Sugiura T, Ishiguro H, Kamatani T, Tsukazaki H, Sakai Y, Takami H, Tateiwa D, Hashimoto K, Wataya T, Nishigaki D, Sato J, Hoshiyama M, Tomiyama N, Okada S, Kido S
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Journal Title
iScience
Volume: 26
Issue: 10
Pages: 107900-107900
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Radiologists with and without deep learning-based computer-aided diagnosis: comparison of performance and interobserver agreement for characterizing and diagnosing pulmonary nodules/masses2022
Author(s)
Wataya T, Yanagawa M, Tsubamoto M, Sato T, Nishigaki D, Kita K, Yamagata K, Suzuki Y, Hata A, Kido S, Tomiyama N
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Journal Title
European Radiology
Volume: 33
Issue: 1
Pages: 348-359
DOI
Related Report
Peer Reviewed
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[Journal Article] Development and external validation of a deep learning-based computed tomography classification system for COVID-192022
Author(s)
Kataoka Y, Baba T, Ikenoue T, Matsuoka Y, Matsumoto J, Kumasawa J, Tochitani K, Funakoshi H, Hosoda T, Kugimiya A, Shirano M, Hamabe F, Iwata S, Kitamura Y, Goto T, Handa T, Kido S, Fukuma S, Tomiyama N, Hirai T, Ogura T
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Journal Title
Annals of Clinical Epidemiology
Volume: 4
Issue: 4
Pages: 110-119
DOI
ISSN
2434-4338
Related Report
Peer Reviewed
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[Journal Article] Three-dimensional conditional generative adversarial network-based virtual thin-slice technique for the morphological evaluation of the spine2022
Author(s)
Nakamoto A, Hori M, Onishi H, Ota T, Fukui H, Ogawa K, Masumoto J, Kudo A, Kitamura Y, Kido S, Tomiyama N
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Journal Title
Scientific Reports
Volume: 12
Issue: 1
Pages: 1-8
DOI
Related Report
Peer Reviewed
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[Journal Article] Development of artificial intelligence for automated measurement of cervical lordosis on lateral radiographs2022
Author(s)
Fujimori T, Suzuki Y, Takenaka S, Kita K, Kanie Y, Kaito T, Ukon Y, Watabe T, Nakajima N, Kido S, Okada S
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Journal Title
Scientific Reports
Volume: 12
Issue: 1
Pages: 15732-15732
DOI
Related Report
Peer Reviewed
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[Journal Article] Use of artificial intelligence to identify data elements for The Japanese Orthopaedic Association National Registry from operative records2022
Author(s)
Kita K, Uemura K, Takao M, Fujimori T, Tamura K, Nakamura N, Wakabayashi G, Kurakami H, Suzuki Y, Wataya T, Nishigaki D, Okada S, Tomiyama N, Kido S
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Journal Title
Journal of Orthopaedic Science
Volume: 28
Issue: 6
Pages: 1-1
DOI
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[Journal Article] Diagnostic performance for pulmonary adenocarcinoma on CT: comparison of radiologists with and without three-dimensional convolutional neural network.2021
Author(s)
Yanagawa M, Niioka H, Kusumoto M, Awai K, Tsubamoto M, Satoh Y, Miyata T, Yoshida Y, Kikuchi N, Hata A, Yamasaki S, Kido S, Nagahara H, Miyake J, Tomiyama N.
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Journal Title
European Radiology
Volume: 31
Issue: 4
Pages: 1978-1986
DOI
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喜多洸介, 上村圭亮, 高尾正樹, 田村和則, 中村宜雄, 若林元, 鈴木裕紀, 濱田英敏, 菅野伸彦, 岡田誠司, 木戸尚治
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