Aiを用いた2D超音波プローブのフリーハンド3D化システムの開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K09624
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 那須 義久 岡山大学, 大学病院, 助教 (30756101) ; 竹内 孔一 岡山大学, 自然科学学域, 准教授 (80311174)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: AI / 超音波 / 3D超音波

Outline of Annual Research Achievements

①ナビゲーション：ナビゲーションシステムを超音波装置の2Dプローブに装着しグローバルな三次元座標を取得し、3D画像の再構成を行った。画質が低い場合は良いが、画質が高い2Dプローブはセンサーの精度よりも解像度が高くなってしまうため、追加の補正が重要であることが改めて判明した。この問題を解決するためには三次元センサーのハード性能を向上させることで解決は可能であるかもしれないがが、精度が高くなればなるほど三次元センサーの価格が高くなるし、最終的にはAIによる補正が必要であるため、ハード的な補正を行わずAIによるソフト的な補正のみで3D化を目指すことにした。
②AIを用いた超音波画像解析：AIを用いた3D解析を行うためにデジタルデータとして収集した画像に対して、リアルタイム処理を行うシステムを構築した。AI処理がリアルタイム処理の律速段階となっているため、AI処理の高速化を目指した。CNN系統のネットワークを用いていたが、モデルが高性能になればなるほど学習時間がかかる傾向にあるためUMAPを用いた手法を開発した。画像全体を巨大な数字とみなして直接解析することを目指した。UMAPによって次元削減された空間において連続性を保つように修正することで、疑似的な３Dを再構成可能であることが判明した。最終的な目標は3D再構成であるが、臨床的には同一断面の迅速な検出のほうが利用価値が高い可能性があるため、同一断面検出のアプリケーション開発を行っている。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

超音波画像をリアルタイム処理する仕組みを構築し、推論時間が短いモデルに集中したことでリアルタイム処理の初期バージョンが完成した。

Strategy for Future Research Activity

さらに多くのAIモデルを解析し推定に最も有用なモデルを探る。
CVPRなどの国際AI学会では最新プログラムが公開されているので、最新のAIモデルも研究対象とする。

Causes of Carryover

三次元センサーなどのハードを用いずに直接AIで3D化を目指すことが可能となり、ハード購入ではなくソフト予算や論文作成費用などにあてることにしたため。