2020 Fiscal Year Annual Research Report
Application of deep learning and GMFH-type neural network for medical image diagnosis and affective engineering
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18K04206
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
高尾 正一郎 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 准教授 (30363146)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上野 淳二 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 非常勤講師 (60116788) [Withdrawn]
近藤 正 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 名誉教授 (80205559) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 医用画像診断 / GMDH型人工知能技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人工ニューラルネットワークの新しい理論であるディープGMDH（Group Method of Data Handling）-typeニューラルネットワークと深層学習(CNN)を組み合わせたHybrid型人工ニューラルネットワークの開発を行い医用画像診断に応用した。開発したディープGMDH-typeニューラルネットワークのアルゴリズムは、多層構造型とフィードバック型とロジスティック型の3種類のアルゴリズムである。まず平成30年度は、多層構造型ディープGMDH-typeニューラルネットワークとCNNを組み合わせたHybrid型人工ニューラルネットワークの開発を行い、頭部のMRI画像解析に応用し、脳実質領域、白質領域、脳室領域の脳の3領域で画像認識と領域抽出を行った。そして、Hybrid型人工ニューラルネットワークの有効性を確認した。令和元年度では、ロジステックディープGMDH-typeニューラルネットワークとCNNを組み合わせたHybrid型人工ニューラルネットワークの開発を行い、頭部のMRI画像解析に応用し高精度な画像認識結果を得た。さらに、フィードバック型ディープGMDH-typeニューラルネットワークとCNNを組み込んだHybrid型人工ニューラルネットワークの開発を行い、腹部X線CTの解析に応用した。そして、肝臓領域、胃領域、脾臓領域、骨領域などの腹部の4領域の画像認識と領域抽出を行い高精度な画像認識結果を得た。令和2年度では、多層構造型ディープGMDH-typeニューラルネットワークとCNNを組み合わせたHybrid型人工ニューラルネットワークを用いて胸部のX線CT画像を解析した。胸部X線CT画像の解析では、肝臓領域、心臓領域、骨領域の胸部の3領域の画像認識と領域抽出を行い、学習データが少ない場合でも高精度な画像認識結果を得た。
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