人工知能を用いて多層検出器CT画像より疑似的なMR画像を作成する研究
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21K07623
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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 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
中浦 猛 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (90437913)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
船間 芳憲 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30380992)
川上 史 熊本大学, 病院, 特任助教 (40565678)
木藤 雅文 熊本大学, 病院, 助教 (40744909)
永山 泰教 熊本大学, 病院, 助教 (60791762)
尾田 済太郎 熊本大学, 病院, 准教授 (80571041)
上谷 浩之 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任講師 (80583046)
三上 芳喜 熊本大学, 病院, 教授 (90248245)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 人工知能 / CT / MRI |
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| Outline of Research at the Start |
Dual Energy CTで得られる様々なコントラスト画像を利用して、MRIの様々なシークエンス画像や機能画像を人工知能を用いて作成する研究である。現時点でも心臓のextra-cellular volume (ECV) mapなどでは人工知能を用いなくても、ある程度同様のものが作成されており、このような処理を様々な部位や検査に適応することが最終目標である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、欧米を主体にvaluebasedcareが提唱され、費用対効果の低い検査を省略することが推奨されており、現在CT/MRIの両方で評価しているような疾患をどちらか一つで評価しなければならなくなる状況が予想されている。dualenergyCTは従来のCTと比較して電子密度画像やヨード定量画像、カルシウム抑制画像など様々な画像を作成でき、MRI検査を一部置換できる可能性があるものの、これらの画像は読影にかなりの経験を要する欠点がある。一方で、人工知能（artificialintelligence:AI）による画像変換の精度はめざましく改善しており、正常に近い症例に限定すればCTから臨床的に使用可能なレベルの仮想MRI画像を作成することに成功しつつある。本研究の目的はdualenergyCTとAIを用いて、CTより日常臨床で使用可能な仮想MRI画像を作成することである。現時点で、DeepLearningの学習環境およびプログラムについては構築済みであり、こちらを応用した腰椎のCTからMRIへの変換の論文がRadiographyVolume28,Issue2,May2022,Pages447-453に掲載された。本研究課題はこの手法をdualenergyCTに応用したものであり、初期段階の成果として重要と思われる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度はこのような症例を集めたものの、DualEnergyCTとMRIを両方撮影しているものが比較的すくない問題があり、ほとんどの部位で位置ズレが問題であって、腰椎のような変換は困難な事がわかった。現在は位置ズレが少ない画像で、DualEnergyCTのデータが残っているものを手作業で検索している。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、研究に活用できるデータが頭部dual energy CT > MRIと考えられる。このようなデータを使ってCTやMRIのデータを収集し、学習を行っている段階である。以前に使用していたpix2pixでは僅かなCTの濃度差を変換する事が困難な事もわかり、pix2pixの後継のGANを使用して検討を行っている。
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Report
(3 results)
Research Products
(1 results)
