Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
新生児期において,脳はその大きさ,形,また形態は成長時点により大きく変化する.脳発達に伴う正常な脳形状の変形を理解し,脳疾患に起因する微小な脳形状変形を検出することで,脳疾患を早期に発見できる.特に小児期の脳疾患は,より早期の治療,療育が症状の低減に有効であることが知られている.また,MRI画像での診断は,問診等に依らないため,新生児期から適用可能である.しかし,これまで新生児期を対象とした脳MRI画像診断支援に関する研究はほとんど行われていない.本研究では,新生児脳疾患診断支援システムを構築するため,畳み込みニューラルネットワークに基づく3次元脳MR画像からの全脳領域抽出法を提案した.特に成人脳MR画像を事前学習する転移学習法により精度向上を図る.さらに,正常な脳発達に伴う脳形状変形をモデル化するため,統計的に個人間変動をモデル化した時空間統計的形状モデル(stSSM; spatiotemporal statistical shape model)を提案した.同stSSMを用いることで,新生児脳形状の静的形状パラメータの抽出,さらに成長に伴うパラメータ変動の抽出を行う.これら抽出パラメータを用い,機械学習によるクラス識別問題とすることで,新生児脳MR画像からの脳疾患検出法を提案した.提案法を修正齢-5日から730日の新生児脳MR画像に適用した結果をダイス形式で評価すると,学習データに対しては0.958,評価データに対しては0.919であった.また転移学習無しの手法では,それぞれ0.919,0.838であり,提案法の有効性が示された.また,時空間統計的形状モデルにおいては,カルマンフィルタを導入することで,時間連続したモデル構築を可能とした.
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2019 2018 2017 Other
All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results, Peer Reviewed: 2 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results, Invited: 4 results) Book (1 results)
細胞
Volume: 12 Pages: 666-669
Current Medical Imaging Reviews
Volume: 15 Issue: 5 Pages: 1-10
10.2174/1573405615666181120141147
2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
Volume: 1 Pages: 385-390
10.1109/smc.2018.00075