2020 Fiscal Year Research-status Report

画質改善のための複合型深層学習処理に基づく低線量乳腺トモシンセシスシステムの開発

Research Project

Project/Area Number	20K08143
Research Institution	Kitasato University
Principal Investigator	五味勉北里大学, 医療衛生学部, 教授 (10458747)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	鯉淵幸生独立行政法人国立病院機構高崎総合医療センター(臨床研究部), 臨床研究部, 臨床研究部長 (10323346)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	乳がん / 深層学習 / トモシンセシス / 被ばく線量低減
Outline of Annual Research Achievements	1.検討内容今年度の検討目的は、新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムの開発(被ばく線量低減と画質改善を実現するために、ラプラシアンピラミッド分解再構成・異方性拡散処理と高解像度化処理に基づく深層学習を組み合わせた複合型深層学習処理に着目し、最適化を図った新たな乳腺デジタルトモシンセシスシステム)と新しい乳腺デジタルトモシンセシスが普遍的な制御メカニズムであることを解明することである。今まで培ってきた被ばく線量と画質の相関関係およびフィルタリングによる画像処理という知見・解析データに基づいて、画質改善のための新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムを開発した。新しい乳腺デジタルトモシンセシスの核となる高解像度化処理においては、乳腺デジタルトモシンセシス像の正確性を高めるために、逐次近似再構成法(SART)によって生成された複数の低・標準線量の差分像を使用して繰り返し学習を行い基盤となる学習データを作成した(学習データは乳腺ファントムを使用して生成)。開発した新しい乳腺デジタルトモシンセシスについて、被ばく線量・被写体(被写体厚、構成)による依存がないかどうかを調べることで普遍性の検証を行った。一部の低線量と被写体構成に関わる学習データが未取得の状況ではあるが、普遍性があることが実証された。 2.意義乳腺検査における被ばく線量低減と画質改善の実現を目的とした新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムは、臨床で使用している通常の照射線量より少ない照射線量での撮像において画質改善を含めた有用性が期待できる。 3.重要性乳腺トモシンセシス像の画質改善を図るため、深層学習を応用した高解像度化処理に伴う微細病変の抽出能向上を実現できる新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムは、被ばく線量の低減と微細病変の診断能向上を図るものであり、画像診断の精度向上に寄与できる。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 今年度の検討目標である、新しい乳腺デジタルトモシンセシスシステムの開発と普遍性の検証について、開発過程はおおむね順調に研究を遂行することが可能であった。普遍性の検証については一部の低線量と被写体構成に関わる学習データが未取得の状況である。普遍性に関わる検証の主要な学習データについては取得済であり、おおむね新しい乳腺デジタルトモシンセシスが普遍性であることは実証できている。次年度の一部の期間(前半)を使用して未取得の学習データについては取得し、開発・普遍性の検証を完了する予定である。
Strategy for Future Research Activity	次年度の前半で普遍性の検証に関わる一部の低線量と被写体構成に関わる学習データを取得し開発・普遍性の検証を完了する予定である。次年度の後半からは普遍性の検証結果をベースにして一部の臨床データに対し新しい乳腺デジタルトモシンセシスに適用し、実用化できるよう慎重に検討を重ねていく予定。
Causes of Carryover	当初学会出張費として計上していたが、オンライン開催への変更に伴い未使用分が生じる結果となった。未使用分については、新しい乳腺デジタルトモシンセシスを開発するために購入した処理装置のアップグレード(メモリ増設など)に充てていく予定である。