2023 Fiscal Year Annual Research Report
災害時や在宅ケア用の下肢静脈塞栓症リスク自動評価ツールの開発
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20K11068
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
近藤 世範 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10334658)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内山 美枝子 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10444184)
吉村 宣彦 新潟大学, 医歯学総合病院, 准教授 (50303160) [Withdrawn]
堀井 陽祐 新潟大学, 医歯学総合病院, 准教授 (90464015)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 下肢静脈 / 血栓 / エコー / 画像解析 / コンピュータ支援診断 / 人工知能 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
実験-3「下肢静脈エコー画像における正常静脈と血栓を伴う静脈の自動分類」について，これまではエコー画像から静脈が写っている領域を手動で切り出して実験を行っていた．今年度は，この部分の自動化を試みた．方法として，物体検出用のディープラーニングモデルの一つであるYOLOを用いた．35症例の下肢静脈エコー動画像を対象にgroup 10-fold cross validationを実施したところ，症例単位での検出精度は89%であった．研究期間全体を通して実施した成果は以下の通りである．
実験-1：簡易型の超音波検査装置（ポケットエコー）の性能評価：携帯型エコー（シグマック社製ポケットエコーMiruco）と設置型エコー（コニカミノルタ社製SONIMAGE HS1）の画像描出性能を比較検証した結果、二つの装置間で顕著な差は認められなかった．
実験-2：下肢静脈エコー画像における静脈領域の自動抽出：自動抽出精度としてDice係数0.855の成果を得た．
実験-3：下肢静脈エコー画像における正常静脈と血栓を伴う静脈の自動分類：予備実験では分類精度は100%となったが，収集した対象データの精査が不十分であった．そのため，データ収集を追加で行いさらに実験を進めている段階である．
実験-4：血栓を伴う下肢静脈エコー画像からのDVT発症リスクの予測：血栓領域の自動抽出法について実験・検証を行い，血栓の特徴解析に向けての前処理法を確立した．一方，「DVT発症リスクの予測」については教師データの取集が難航し実験・検証まで至らなかった．
実験-5：下肢静脈エコー動画像から診断に適した断面画像の自動取得：約90%の精度でDVT 診断に適した下肢静脈エコー断面像を自動取得できる手法を開発した．
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