2021 Fiscal Year Research-status Report
Quantitative feature detection from PET/CT images for personalized medicine of cancer by using deep learning methods
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18K12102
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
原 武史 岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 哲 信州大学, 学術研究院医学系(医学部附属病院), 講師 (80419407)
片渕 哲朗 岐阜医療科学大学, 保健科学部, 教授 (00393231)
松迫 正樹 聖路加国際大学, 聖路加国際病院, 医長 (90209528)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | FDG-PET/CT / 異常検知 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
データ収集コストの低い正常症例を利用して，教師なし異常検知のアプローチで腫瘍の検出を行う．正常症例の3次元FDG-PET画像66症例を，3次元画像生成モデルである3D-Alpha-WGANに入力して，正常画像生成モデルを得る．このモデルに異常症例を入力し，正常例様に補正された再構成画像を出力する．入出力間の差が大きい領域は，正常症例にない特徴を持つため，その領域を腫瘍候補とする．各候補に対して，体積や周辺画素との差を基に偽陽性の可能性が高い候補を削除し，残った候補を最終出力とする．異常症例58症例における検出率は89.9%，1症例あたりの平均偽陽性数は37.9個となり，正常症例を学習させた3D-Alpha-WGANモデルは腫瘍検出に有用である可能性が示唆された．このように検出性能の物理評価は可能であったものの，コロナの影響により共同研究者との打ち合わせに遅れがあり，総合的な評価を令和4年度に実施することとした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナの状況により，共同研究者との打ち合わせと精度の確認に遅れが目立った.
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| Strategy for Future Research Activity |
共同研究者との綿密な打ち合わせを実施し，また，遅れている症例の確認(異常部位，正常部位の判定)を進め，精度評価を適切に行う．
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| Causes of Carryover |
コロナの影響によって，共同研究先の医師の活動が大きく制限され，研究打ち合わせ/学会発表/観察者実験が実施できなかった場合が多かったため.
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