2019 Fiscal Year Research-status Report
観察者実験の信頼性向上を目的としたROC・FROC解析システムの開発
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17K09062
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
福岡 大輔 岐阜大学, 教育学部, 准教授 (60321436)
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2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 医療福祉 / 画像診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
放射線技術の分野において， 観察者実験による画像評価や診断能の視覚評価は非常に重要な要素技術となっている．本研究課題では，実験計画者（ヒト）の先入観（バイアス）が含まれない信頼性の高い観察者実験を実現するためのシステムを開発し，その有用性の検証を行うことを目的としており，以下の３つの内容を行う．(1)コンピュータによる提示症例の評価と提示順序決定の自動化の実現．(2)大規模データを用いたオンライン上での観察者実験の実現．(3)コンピュータ支援診断(CAD: Computer-aided Diagnosis)システムを対象とした診断性能評価の自動化を実現する．
本年度においては，前年度までに開発したシステムについて，観察者実験を行う際の画像提示順序決定の自動化をめざしたシステムの改善と動作検証を行った．また，オンライン上で観察者実験を実現するために，Webプラウザを用いた画像提示ビューワと応答収集機能の機能モデルを構築した．観察者実験の実施するための新たなアプローチ手法として，利用できる可能性が示された．
さらに，当初計画にあるAIによる画像難易度の自動評価システムを構築するためには，提示画像と多人数による観察者の応答を関連づけ画像難易度を分析する必要がある．人工知能を搭載したシステムの学習用データとして，それらのデータ収集・分析するためのシステムの開発を行った．ROC実験，FROC実験を対象に，これらのシステムの開発を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画した要素技術の開発を行い，機能モデルとしての動作実証を行い良好な結果が得られている．こららの研究成果より「おおむね順調に進展している」といえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度開発したシステムの要素技術の開発成果を踏まえ，画像難易度の自動評価システムを構築するためのデータ収集と，実用のための有効性の検証を行う．
(1)AIを用いた画像難易度の評価のためのデータ収集
(2)大規模データを用いたオンライン観察者実験システムの動作評価と有効性の検証
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| Causes of Carryover |
次年度に開発を行うシステム開発のための物品購入費として使用する計画である．
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