2019 Fiscal Year Annual Research Report
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19H04479
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
舟山 眞人 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40190128)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本間 経康 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30282023)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 死後画像 / 溺死 / 人工知能 / 畳込深層ニューラルネットワーク / 分割交差検証 / 受信者動作特性 / ROC 曲線下面積 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はわが国の変死体の主要な死因であるにもかかわらず，依然として法医学上の最も判定が難しい溺死症例について、死後の肺画像からAI(人工知能)を用いた診断に関する挑戦的研究である。
症例は東北大学Aiセンターで撮影された死後肺画像の中で溺死140 症例（3,784 画像），非溺死140 症例（3,863 画像）を対象とした．症例数が少ないため、AlexNetを用いた畳込深層ニューラルネットワーク（DCNN）の性能評価には，10 分割交差検証を用いた．評価指標には受信者動作特性（ROC）曲線と，ROC 曲線下面積（AUC）を用いた．ROC 曲線は，非溺死症例を誤って溺死と鑑別した割合である偽陽性率（false positive rate: FPR）を横軸に，溺死症例を正しく溺死と鑑別した割合である真陽性率（true positiveratio: TPR）を縦軸にプロットしたもので，左上に近いほど分類器の性能が高いことを意味する。
画像ごと（スライスごと）に溺死・非溺死鑑別を行った場合，平均のAUC は0.815 であり，DCNN の出力である確信度0.5 以上を溺死と判定した場合，真陽性率PR=0.731， 偽陽性率FPR = 0.255 であった．即ち有効な分類器の1 つの目安であるAUC0.8 以上を達成した．また，各症例は概ね30 枚弱のスライスで構成されているため，これらスライス群の鑑別結果の多数決により，その症例の鑑別結果とした場合は，10回の平均AUC は0.879 となり専門医に匹敵する目安である約9 割近くとなった（真陽性率TPR=0.794，偽陽性率FPR = 0.168）．死因究明という法医学上の目的において，症例毎の鑑別結果が専門医に匹敵もしくはそれを超える目安に迫ったことは，提案CADシステムの有用性を示唆するものである。
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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
当初は症例の少なさを研究の弱点としてあげたが、k-分割交差検証（データを K 個に分割して、k-1個で訓練をして残りの 1 個でテストする、というのを K 回繰り返すもので、本研究はK=10と設定した）で十分対応可能であることがわかった。更に溺水症例140例であるが、あくまでも死因が溺水と診断されたもので、この中には死後変化の影響や救急蘇生の影響で肺画像が肉眼的にかなり変化に富んだものも含まれている。それにも関わらず、評価指標であるROC 曲線下面積（AUC)が0.8を超えたことは、当初の予想よりはるかに好成績の結果であった。確かにAI診断では、訓練用データには入力者の”恣意的”なより分けを行わないことが前提としてあるが、それでも死後変化や蘇生による肺画像は肉眼上はかなり異なった所見を呈している。その上で、今回の結果は、人工知能がわれわれの目視という主観的、あるいはアナログ的判断基準とは異なったより分けを行ってるのであろう。
いずれにしても、初年度で死後画像から溺水診断の有用性という一定の成果が得られたことになる。
自己評価として当初計画よりも進展している、でもよかったが、予算の関係でGPU搭載機器導入が9月であり、そこから本格的な研究開始になったため、論文作成が間に合わず、上記の評価とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度用いた症例から更に数10例の溺水剖検例がカウントされており、症例の増加は当然行うべき点である。その上で誤って判断された症例（偽陽性・偽陰性）に関し、個々に検討することになろう。
初年度は肺画像だけの評価であった。実際には画像所見として、そのほかに１）副鼻腔内の液貯留、２）気道内の液貯留なども使用している。よって、これらの部位を含めた検討もも計画に含める。
従来のPC環境はやや非力であったが、初年度経費で比較的強力なGPU搭載マシンを本研究費で入手でき、処理能力の向上が見込まれたので、溺死以外に、ある程度の症例が見込まれる例について（たとえば心臓性突然死など）可能であれば行いたい。
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