2017 Fiscal Year Research-status Report
コンピュータ支援検出における病変提示手法が読影医への有用性に及ぼす影響
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17K17661
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
三木 聡一郎 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30707766)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | コンピュータ支援検出 / 脳動脈瘤 / MR血管撮影 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、コンピュータ支援検出(CAD)における病変候補の提示方法を最適化することで、CADの臨床における実効性能を最大化することを目的としている。コンピュータ支援検出のアルゴリズムは高度化しており、単体では高い検出性能があると思われるソフトウェアが多数発表されているが、実際に人間が読影を行うにおいては、「CADが真病変を提示したにも関わらず、それを利用して読影を行う放射線科医の意見が変わらない」ということがしばしば観察される。
CADの病変提示における効率性を向上することで、放射線科医の見逃しをより多く防止することができるという仮説を検証するため、ボリュームレンダリング(VR)画像による病変結果提示がCADを利用する放射線科医の見逃し防止に与える影響を検証する研究計画を立案した。2018年度以降の検証に先立ち、初年度は、ブラウザ上で任意断面再構成(MPR)に加えてVR画像をリアルタイムに生成して表示するための機能について、新規の開発を行った。また、その成果物を、申請者が所属する研究室で継続的に運用している統合的読影支援開発基盤「CIRCUS CS」に結合することで、日常の臨床業務中でリアルタイムにVR画像を操作し、読影が行える仕組みを構築した。
これらの成果について、日本医学放射線学会(2018年4月開催)にて実機展示発表としての演題投稿を行い、受理された。
今年度の補助金は、主にモバイル環境でのVR画像レンダリングの性能検証や発表に用いる計算機購入や、WebGLやVR技術の導入のための文献購入費に充てられた。
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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
2018年度以降の長期的な検証に先立ち、初年度はブラウザ上でボリュームレンダリング(VR)画像をリアルタイムに生成して表示するための機能について新規開発を行った。ブラウザ上でGPUを直接計算資源として利用できるよう、実装にはWebGLおよびそのシェーダー言語であるGLSLを用いた。以前より構築していた画像サーバから転送されたボリュームデータを用いて、VR画像が正しくレンダリングされることを確認し、その性能（フレームレートなど）について計測を行った。成果物となるコンポーネントを、申請者が所属する研究室で継続的に運用している統合的読影支援開発基盤に結合して、日常の読影環境において継続的な検証が行える仕組みを構築した。成果発表後に当初の予定通りオープンソースソフトウェアとして公開するための準備作業を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
現状の統合的読影支援開発基盤(CIRCUS CS)にVR表示機能を結合し，リアルタイムに読影できる仕組みを構築するところまで順調に終えた。しかしこの間、申請者の施設で臨床業務に利用しているMRI装置の更新があった。本開発成果の有用性について長期的な検証を行って、VR機能導入前との性能の検証を比較するにあたっては、機能の導入の前後でMRAの画質が変わらないことが前提となる。しかしこの前提が成り立たなくなったため、単純に既存の長期成績と比較することは難しいことが予想される。このため、当施設の既存のデータベースを用いて読影実験を行うことや、いわゆるA/Bテスト（ユーザインターフェースをランダムに切り替えて利用者の反応の違いを検証する試験）を行うことを検討する予定である。
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| Causes of Carryover |
英語論文校閲費用や学会誌投稿料について、当該年度末までに投稿準備が完了しなかったため、計上しなかった。次年度以降に既に受理された学会発表に関わる費用や、その他成果発表のための費用として利用する予定である。
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