2019 Fiscal Year Annual Research Report
Computer Aided Diagnosis using Big Data Analysis in Medical Imaging
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17K10403
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
堀 雅敏 神戸大学, 医学研究科, 特命教授 (00346206)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大西 裕満 大阪大学, 医学系研究科, 准教授 (20452435)
佐藤 嘉伸 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70243219)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 臨床 / 放射線 / コンピュータ支援診断 / ビッグデータ / 画像解析 / CT / MRI / 肝線維化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
3次元CT画像ビッグデータを用いて、1) 医用画像解析手法である「統計アトラス」の精度を改善し、2) 統計アトラスと深層学習の組み合わせ技術を開発し、これらの応用として3) 画像診断分野での臨床アプリケーション開発を試みるのが本研究の目的である。本研究では、統計アトラスと呼ばれる工学手法とビッグデータの機械学習を結びつけることで、ビッグデータ解析の基盤技術を確保すると共に、臨床アプリケーション開発につなげる。これにより、1) 患者の管理・治療の向上、2) 放射線診断医の省力化、3) 人工知能研究および産業への貢献を目指した。
平成31年度（令和元年度）研究実施計画では、【1】3次元医用画像ビッグデータ（１万例）による統計モデル構築・解析 ― 画像ビッグデータの統計的表現を扱うための工学的基盤技術確立、【2】医用画像ビッグデータ分析を基にした臨床応用アプリケーションの開発と評価を行うこととなっていた。この計画に沿って、1) MRI画像に現れる肝臓の形態から肝線維化の程度を評価するシステムの開発を行い、2) 腹部造影CT画像から腎動脈枝を自動抽出して解剖学的破格を判定する手法の開発を行った。1) については論文を執筆して英文学術誌（査読有）で公表し、2) については国内学会発表を行った。
最終年度の研究により、統計アトラスおよびビッグデータ機械学習（深層学習）を用いた医用画像解析技術を確立し、臨床的に有用なシステムを開発する為の重要な成果を得て、その成果を論文や学会で発表した。
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