A Deep Learning Approach to Synthesize FLAIR Image from T1WI and T2WI

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K17271
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: 阿部 考志 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 助教 (40645347)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ディープラーニング / 深層学習 / 画像合成 / 頭部MRI / 医用画像解析

Outline of Annual Research Achievements

当該年度は研究の本格的な進展に向けて症例の蓄積を行った。年間を通してデータを収集し、研究で用いる元画像であるT1強調画像とT2強調画像、および、画像合成のターゲットとなるFLAIR画像に関して、研究に使用できる100例のデータを取得した。
また、研究解析用コンピューターの整備を行った。これまでの体制では画像処理用メモリーとして12GBまでしか使用できなかったところ、24GBまで使用できる設備を整備し、より大容量データでの解析に向けての準備が整った。
同時に、解析に用いるプログラムの整備を行った。本研究の開始前時点では、二次元の画像データに対して解析を行っていた。本研究機関において、三次元で解析するためのプログラムを整備し、次年度における本格的な研究解析に向けての準備を行った。

Current Status of Research Progress

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

Reason

当該年度は本格的な研究進展に向けての準備期間である。本期間において、順調にデータの取得や解析用コンピューターの整備、また、使用するプログラムの作成などを行った。以上により、予定通り進展していると評価した。

Strategy for Future Research Activity

本年度および次年度は、T1WIとT2WIという基本的な画像から、病変検出に優れたFLAIR画像を合成していく作業を本格的に実行していく期間に該当する。引き続き症例数を蓄積していくことに加え、整備した環境において実際に画像解析を試み、従来法に加えてより精度の高い手法を実現する。

Causes of Carryover

当該予算では研究用コンピューター、特に深層学習に有用な画像解析装置（GPU）を整備する予定であった。研究開始前にはTesla V GPU(NVIDIA)を整備する予定であった。研究開始前後に新たに発売されたTITAN RTX GPU(NVIDIA)はTesla Vの4分の1ほどの価格でありながら、Tesla V に近い性能を誇るため、研究資金の有効活用のために同装置を導入した。
深層学習では一般に開発環境の構築や安定化に難渋するが、これまでに研究環境の構築や再インストール作業に習熟してきており、また、システムは現在まで安定稼働している。
研究解析作業がより本格的となるタイミングでさらにTITAN RTXを複数台導入し、研究を加速していく予定である。