超解像技術を用いた脳MRA高解像化

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K09463
• Research Institution: Jichi Medical University
• Principal Investigator: 難波 克成 自治医科大学, 医学部, 教授 (10508740)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 檜垣 鮎帆 自治医科大学, 医学部, 助教 (70742005)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 超解像 / 脳MRA / 高解像化

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。パターンマッチングの手法はデータを機械的に認識するため、時間と労力が低減できる利点があった。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はなく、正確な教師データの作成は困難であった。このため、予備的に作成を試みた高解像画像は当初の予定とは異なり、低質な画像にとどまった。これより、　初期の教師データ作成においては、機械認識に依存するパターンマッチングの手法は適さないことが判明した。
このため、初期の教師データ作成にはおいては、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。2020年度は手動で座標軸の調整を行った。この作業は1つの教師データにつき、約130の画像対の座標を手動で一致させるものであり、非常な時間と労力を要する。初期教師データ作成のためには、この130の画像対が約150セット必要であり、現在、少しずつ進めている段階である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

教師データの1対の作成につき、約130画像対の座標軸を手動で一致させる作業が必要であり、時間を要する。この作業を150対の教師データ分行わなくてはならず、進捗が遅れている。

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3D回転画像の座標を一致させた教師データ対の作成を進める。この作業は時間を要するが、研究者らのような専門家にしか正確なデータ対の作成は行い得ない。この初期学習が最終的な研究結果を左右するため、丁寧に進めるほかはない。

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。