2018 Fiscal Year Final Research Report

Clinical Applications of Multidisciplinary Computational Anatomy to Diagnosis

Planned Research

PDF

Project Area	Multidisciplinary computational anatomy and its application to highly intelligent diagnosis and therapy
Project/Area Number	26108009
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Science and Engineering
Research Institution	Yamaguchi University
Principal Investigator	KIDO SHOJI 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (90314814)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	木村浩彦福井大学, 学術研究院医学系部門, 教授 (10242596) 法木左近福井大学, 学術研究院医学系部門, 准教授 (30228374) 稲井邦博福井大学, 学術研究院医学系部門, 准教授 (30313745) 間普真吾山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (70434321) 金亨燮九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (80295005) 平野靖山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (90324459) 橘理恵大島商船高等専門学校, その他部局等, 准教授 (90435462)
Research Collaborator	SHOUNO HAYARU MATSUNAGA NAOFUMI TANAKA NOBUYUKI HONDA OSAMU
Project Period (FY)	2014-07-10 – 2019-03-31
Keywords	多元計算解剖 / 計算解剖 / 診断支援 / オートプシーイメージング / データベース
Outline of Final Research Achievements	As a research result, we developed algorithms using deep learning as computer-aided diagnosis (CAD) for images of diffuse lung diseases, lung nodules, and CT colonoscopy, etc. We also developed a CAD algorithm for lung nodule detection using temporal subtraction images as CAD for lung cancer, and developed an airflow simulation model for postoperative lung function evaluation. In addition, we obtained high-precision 3D surface structure data for fixed lung samples, and created 3D organ model with surface structure information for clinical education of medical students and residents and simulation of surgery.
Free Research Field	医用画像工学技術や人工知能技術を用いたコンピュータ支援診断に関する研究
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本研究の成果としては，肺結節やびまん性肺疾患，またCT仮想内視鏡などを対象としたコンピュータ支援診断（CAD）システムの研究・開発に取り組み，特にディープラーニングに技術を利用することによりロバストで精度の高いアルゴリズムを開発した．また3Dスキャナの画像とCT画像を融合することにより，臨床教育や手術支援を目的とした伸展固定肺標本を作製した．