2019 Fiscal Year Research-status Report
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19K09463
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| Research Institution | Jichi Medical University |
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Principal Investigator |
難波 克成 自治医科大学, 医学部, 教授 (10508740)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
檜垣 鮎帆 自治医科大学, 医学部, 助教 (70742005)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 超解像 / 脳MRA / 高解像化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳MRA画像を高解像化するためには、正しい注釈のついた学習画像（教師データ）を多く確保する必要がある。具体的には脳MRA画像に対応する脳血管撮影画像を教師として、低解像のMRA画像を高解像画像に変換する。このため、まず、脳MRAと脳血管撮影画像の座標を一致させる必要がある。
これを達成するため、座標がおおよそ一致する脳MRA軸位元画像と脳血管3D回転撮影軸位画像の画像対を用い、パターンマッチング手法で対応関係を検出し、教師データを作成する方法を予定していた。しかしながら、実験前の見込みと異なり、この手法では画像対の座標が完全に一致することなく、教師データの作成は困難であった。このため、予備的に作成した高解像画像は予定と異なり、高解像画像とはならなかった。
教師データは大量の画像対を用いて作成する必要があり、脳MRAと脳血管撮影の画像対から自動的に教師データを作成できることが求められる。しかしながら、異なる検査法の座標がおおよその一致では高解像画像の作成は不可能で、初期の段階では自動的な教師データの作成は困難であることが判明した。このため、初期の教師データ作成においては熟練した医師が手動で画像対の座標軸を一致させ、ある程度学習が進んだ段階でパターンマッチング法を使用することが必要と判断した。
現在は手動で座標軸を調整している段階である。この作業は約150の画像対の座標を手動で一致させるものであり、時間と労力を要するため、少しずつ進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初見込んでいたパターンマッチング法が採用できず、教師データの作成を手動に頼らざるを得ない状況であるから。
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| Strategy for Future Research Activity |
手間と時間はかかるが、手動で脳MRA元画像と脳血管撮影3D回転画像の座標を一致させたデータ対を作成し、初期の学習を進める。
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| Causes of Carryover |
予定していたコンピューターによる自動的なパターンマッチングが行えず、手動による画像対教師データの作成となったため、余剰金が生じた。
余剰金は今年度の実験に係る消耗品などの購入に充てる予定である。
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