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生成データを活用した医用画像解析

Research Project

Project/Area Number 22K07681
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research InstitutionNational Cancer Center Japan

Principal Investigator

小林 和馬  国立研究開発法人国立がん研究センター, 研究所, 主任研究員 (00747610)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
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: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords医用画像 / 合成データ / 自己教師あり学習 / 生成データ / 生成モデル
Outline of Research at the Start

データの少数性という課題は、高い安全要求が課せられる医用人工知能技術において解決するべき根本的な課題である。特に、実臨床において医師が判断を迷うのは、疾患のcommonな臨床像ではなく、uncommonなそれに遭遇するような状況である。従って、潜在的な疾患のサブクラスに対して、普遍的に認識性能が担保されるような学習アルゴリズムを開発することが重要である。そこで本研究においては、生成データを活用した医用画像アルゴリズム開発のための基盤技術を確立する。これにより、ロングテール部分に位置するuncommonな表現型であっても、疾患に対する認識性能が十分に担保された学習アルゴリズムを実現する。

Outline of Annual Research Achievements

医用画像においては、大規模なデータセットを整備することが難しいため、データの少数性が人工知能開発における大きな障壁となっている。特に、データの少数性は、疾患の表現型の中でも、いわゆるロングテール部分に位置するuncommon(まれ)な症例についての有効サンプル数を減少させる。そのため、診断支援システムの本来的なニーズが高いuncommonな症例に対して、深層学習モデルの識別性能を担保することが困難であった。

本研究では、生成データを活用した医用画像解析アルゴリズムの技術基盤を確立することで、希少な症例を補完し、さらに患者のプライバシー保護、データセットのバイアスの解消、流通可能な医療データの作成などを実現することを目的とする。特に、臨床医学においては高度に体系化された専門知が存在するため、医師の知識を生成過程に直接反映させられるような、専門知と相補的な医用画像の生成アルゴリズムを開発することを目指す。

そのための要素技術の一つとして、我々は医用画像中の任意の解剖学的構造に対して、ユーザが自在に編集することを可能にするアルゴリズムを開発した。具体的には、自己教師ありセグメンテーションによって医用画像中の解剖学的構造に一致したセグメンテーション・ラベルを獲得し、このセグメンテーション・ラベルをユーザが編集することによって、任意の解剖学的構造を編集することが可能となった。この技術により編集された合成画像と、編集されていない本物の画像をランダムに臨床医に提示したところ、平均的には本物の画像と見破ることが困難なレベルでの医用画像の生成ができることを示した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

昨年度中に、医用画像中の任意の解剖学的構造をユーザが自在に編集できるアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、要素技術の一つとして位置づけられる。具体的には、自己教師ありセグメンテーションを用いて、医用画像中の解剖学的構造に一致するセグメンテーション・ラベルを獲得する。そして、このセグメンテーション・ラベルをユーザが編集することで、任意の解剖学的構造を編集することが可能となる。

この技術を用いて編集された合成画像と、編集されていない本物の画像をランダムに臨床医に提示する実験を行った。その結果、平均的には、本物の画像と合成画像を見分けることが困難なレベルでの医用画像の生成が可能であることが示された。本結果をまとめた論文は、人工知能技術の医療応用に関する国際的なカンファレンスであるMedical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2023)においてオーラル演題として採択された。

Strategy for Future Research Activity

現在、本要素技術を更に発展させ、医用画像検索や画像診断支援におけるAIシステムに対して、Human-in-the-Loop型のシステムとして医師を適切に介入させるためのフレームワークの構築に取り組んでいる。また、疾患の希少性に頑強な画像診断支援モデルの構築に対する技術的な探索も進めていく。

Report

(3 results)
  • 2024 Research-status Report
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (35 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (9 results) (of which Int'l Joint Research: 6 results,  Peer Reviewed: 7 results,  Open Access: 4 results) Presentation (26 results) (of which Invited: 16 results)

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      Kaneko S, Takasawa K, Asada K, Shiraishi K, Ikawa N, Machino H, Shinkai N, Matsuda M, Masuda M, Adachi S, Takahashi S, Kobayashi K, Kouno N, Bolatkan A, Komatsu M, Yamada M, Miyake M, Watanabe H, Tateishi A, Mizuno T, Okubo Y, Mukai M, Yoshida T, Yoshida Y, Horinouchi H, Watanabe SI, Ohe Y, Yatabe Y,
    • Journal Title

      Molecular Cancer

      Volume: 23 Issue: 1 Pages: 126-126

    • DOI

      10.1186/s12943-024-02035-6

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      Kobayashi Kazuma、Takamizawa Yasuyuki、Miyake Mototaka、Ito Sono、Gu Lin、Nakatsuka Tatsuya、Akagi Yu、Harada Tatsuya、Kanemitsu Yukihide、Hamamoto Ryuji
    • Journal Title

      Artificial Intelligence in Medicine

      Volume: 154 Pages: 102929-102929

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      Volume: 92 Pages: 103060-103060

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      Volume: 14221 Pages: 403-413

    • DOI

      10.1007/978-3-031-43895-0_38

    • ISBN
      9783031438943, 9783031438950
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      Takasawa K, Asada K, Kaneko S, Shiraishi K, Machino H, Takahashi S, Shinkai N, Kouno N, Kobayashi K, Komatsu M, Mizuno T, Okubo Y, Mukai M, Yoshida T, Yoshida Y, Horinouchi H, Watanabe S, Ohe Y, Yatabe Y, Kohno T, Hamamoto R
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      Experimental and Molecular Medicine

      Volume: 56 Issue: 3 Pages: 646-655

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      Physical and Engineering Sciences in Medicine

      Volume: 46 Issue: 4 Pages: 1411-1426

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      10.1007/s13246-023-01308-6

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      Volume: 23 Pages: 4156-4165

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Published: 2022-04-19   Modified: 2025-12-26  

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