Imaging diagnosis of renal tumors using deep learning: 3D multichannel fusion images

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K09666
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 藤井 靖久 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (70282754)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石岡 淳一郎 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 講師 (10596878) [Withdrawn] ; 熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 腎癌 / 血管筋脂肪腫 / 画像診断 / ディープラーニング

Outline of Annual Research Achievements

私たちは、本研究前に、単一の画像（例　T2強調MRI画像、単純CT画像など）を用いたディープラーニングによる画像診断は、前立腺癌および腎腫瘤診断において成功し、ともに英語論文として発表していた。今回の研究のポイントの一つは、複数の画像（ダイナミック造影CTおよびMRIのマルチチャンネル画像）の情報を生かし、ディープラーニングによる画像診断を行うことであるが、当初は複数画像を組み合わせる技術の開発に時間がかかり、さまざまな手法を試みた。結果としてパイロット研究で、複数画像の位相を合わせることに成功し、複数画像をディープラーニングの対象にすることに成功した。この技術は汎用性があり、腎腫瘤のみならず前立腺癌診断においても（パイロット研究ではあるが）使用可能であることも確認された。現在は東京医科歯科大学で実際の腎腫瘤（腎癌および血管筋脂肪腫）の画像（各症例毎に同一スライスの複数画像を使用）のラベリングを進めている。このラベリングの作業はある意味単純作業であるが長時間かかるパートであり、ディープラーニング研究の根幹となるものでしくしくと遂行している。研究に十分な症例数のラベリングが蓄積したら、東京工業大学でディープラーニングによるコンピュータ支援腎腫瘤画像診断システムの構築、検証に進む予定である。COVID-19流行により、定期的に施行されていた東京医科歯科大学と東京工業大学との合同会議は延期となり、予定は研究の遂行は当初予定より遅れているが、電子会議を導入するなどの対応をしている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初は複数画像を組み合わせる技術の開発に時間がかかり、さまざまな手法を試みた。結果としてパイロット研究で、複数画像の位相を合わせることに成功し、複数画像をディープラーニングの対象にすることに成功した。
COVID-19流行により、定期的に施行されていた東京医科歯科大学と東京工業大学との合同会議は延期となったが、電子会議を導入するなどの対応をしている。

Strategy for Future Research Activity

パイロット研究で、複数画像の位相を合わせることに成功し、複数画像をディープラーニングの対象にすることに成功した。現在は東京医科歯科大学で実際の腎腫瘤（腎癌および血管筋脂肪腫）の画像（各症例毎に同一スライスの複数画像を使用）のラベリングを進めている。このラベリングの作業はある意味単純作業であるが長時間かかるパートであり、ディープラーニング研究の根幹となるものでしくしくと遂行している。研究に十分な症例数のラベリングが蓄積したら、東京工業大学でディープラーニングによるコンピュータ支援腎腫瘤画像診断システムの構築、検証に進む予定である。

Causes of Carryover

研究の進行が当初計画より遅れたため、国際学会での発表ができず交通費が予定より少なくなった。現在は、研究の進行は回復しており、今後、研究成果投稿や国際学会での成果発表で使用する予定である。