2023 Fiscal Year Research-status Report
| Project/Area Number |
20K12698
|
|---|
| Research Institution | Kindai University |
|---|
Principal Investigator |
永岡 隆 近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (00367054)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 深層学習 / メラノーマ / ハイパースペクトラルイメージング |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度も深層学習によるメラノーマの自動診断システムの開発に向け、大きく3つの分野の研究開発を推進した。1つ目は3次元構造を持つハイパースペクトラルデータ(HSD)を深層学習にそのまま入力する手法の確立である。多くの分野で研究が進められている深層学習は、主に2次元のカラー画像を入力対象としているため、3次元構造を持つHSDはそのままでは適用できない。本年度は3次元畳み込み層を持つ3次元深層学習ネットワークの使用に加え、2次元などの低次元への縮約も推進。tSNEやUMAPなどの次元縮約手法を採用。本研究で蓄積されたHSDデータベースを用い訓練・評価することで、90%を超える正診率が得られている。今後はHSDに対する前処理やデータ加増の採用などで、正診率の向上を目指す。2つ目として、正確な病変部抽出技術の確立である。これまでの知見により、病変部を画像から抽出して診断に用いることで、正診率が向上することがわかっている。本年度はDeepLabV3+などの最新の領域抽出深層学習モデルの使用に加え、古典的な機械学習手法を採用。皮膚と病変部という比較的単純な画像であることから、ビッグデータを必要としない、古典的な手法も病変抽出に有効であることが判明しつつある。今後は抽出画像による正診率の向上を目指す。3つ目として、生成系AIモデルの採用である。多くの分野で研究開発が進む生成系AIであるが、近年画像の入力も可能となりつつある。それらモデルに対して、メラノーマ画像を読み込ませることで、自動診断を実現する。入力方法や生成系AIに対する適切な質問方法の確立などが今後の課題である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究では、深層学習を用いたメラノーマの自動診断システム、kind-AI melの開発を目標としている。kind-AI melの目標正診率として95%を設定している。これまでの各種深層学習手法の開発によって、一部の環境では目標に近い性能をマークしており、最終年度までに達成できる可能性は十分にあると考えられる。今後はメラノーマか否かの2群鑑別から、その他の皮膚色素性病変も含む多群鑑別へと発展する可能性が十分に高い。また、kind-AI melの開発によって得られたノウハウ、特にデータの前処理・後処理、データ加増技術などが、新型コロナウィルスの自動診断、柑皮症を活用した高脂血症の無侵襲診断、透析中心電図の解析など、他分野の技術開発に波及しており、当初の計画以上に進展していると判断できる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、HSDを用いた深層学習モデル、病変抽出モデルの高精度化、加増技術の確立の3本柱に加え、生成系AIを用いた診断システムの確立をメインに研究を推進する。特にHSDと病変抽出モデルを組み合わせ、さらに高精度な病変抽出ならびに自動診断性能の向上を目指す。この技術は同様に3次元構造を持つCTデータにも適用可能であり、新型コロナウィルスの自動診断システムの開発も併せて推進する予定である。スタイル変換による加増では、これまでスタイル変換の処理速度が遅いことが問題であった。近年高速スタイル変換技術がいくつか報告されており、これらによって大量のスタイル変換を実施し、より多くの枚数で深層学習モデルを訓練することによる高精度化が期待できる。これらの研究をまとめ上げ、最終的に正診率95%以上の自動診断システムの開発並びに臨床での実用化を目指す。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの感染拡大に伴う半導体不足のため、予定通りの支出ができなかった。感染収束に伴い、半導体不足も解消されつつあり、次年度中に必要な物品を取得する予定である。また、本研究の成果発表について次年度も国際学会での発表を予定している。
|
-
-
-
[Presentation] Pix2Pix画像スタイル変換を用いた教師無し異常検知による FDG-PET/CT像上肺病変強調2023
Author(s)
大谷和暉, 根本充貴, 甲斐田勇人, 瀬川新, 中前有香子, 村中皓紀, 吉田昂平, 木村裕一, 永岡隆, 山田誉大, 花岡宏平, 槌谷達也, 北島一宏, 石井一成
Organizer
第62回日本生体医工学会大会
-
[Presentation] U-Netを用いたCT像上肝臓および腎臓領域の同時抽出～腹部PET/CT像上病変検出に向けた検討～2023
Author(s)
吉田昂平, 根本充貴, 甲斐田勇人, 瀬川新, 中前有香子, 村中皓紀, 大谷和暉, 木村裕一, 永岡隆, 山田誉大, 花岡宏平, 槌谷達也, 北島一宏, 石井一成
Organizer
第62回日本生体医工学会大会
-
-
[Presentation] 生成系AIを用いた読影医によるアノテーション不要なFDG-PET/CT像の肺病変強調手法2023
Author(s)
大谷 和暉, 根本 充貴, 甲斐田 勇人, 瀬川 新, 木村 裕一, 永岡 隆, 三上 勝大, 山田 誉大, 花岡 宏平, 槌谷 達也, 北島 一宏, 石井 一成
Organizer
第63回日本核医学会学術総会
-
[Presentation] AIで生成したアミロイド画像におけるスライス間の連続性の評価2023
Author(s)
渡邉 綾, 山田 誉大, 永岡 隆, 根本 充貴, 渡部 浩司, 茨木 正信, 松原 佳亮, 花岡 宏平, 甲斐田 勇人, 石井 一成, 木村 裕一
Organizer
第63回日本核医学会学術総会
-
[Presentation] 教師無し深層画像生成を用いた FDG-PET/CT 像上の肺病変検出2023
Author(s)
瀬川新, 根本充貴, 甲斐田勇人, 木村裕一, 永岡隆, 三上勝大, 山田誉大, 花岡宏平, 北島一宏, 槌谷達也, 石井一成
Organizer
生体医工学シンポジウム2023
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] 生成系 AI を用いた読影医によるアノテーション不要な FDG-PET/CT 像の肺病変強調手法2023
Author(s)
大谷 和暉, 根本 充貴, 甲斐田 勇人, 瀬川 新, 木村 裕一, 永岡 隆, 三上 勝大, 山田 誉大, 花岡 宏平, 槌谷 達也, 北島 一宏, 石井 一成
Organizer
第5回日本核医学会近畿支部会
-
-
-
[Presentation] U-netを用いた全身CT像上骨領域抽出～FDG-PET/CT像上多種がん骨転移検出AIに向けた検討～2023
Author(s)
佐原 詢之佑, 根本 充貴, 甲斐田 勇人, 木村 裕一, 永岡 隆, 三上 勝大, 山田 誉大, 花岡 宏平, 槌谷 達也, 北島 一宏, 石井 一成
Organizer
一般社団法人和歌山県臨床工学技士会第 28 回学術集会
-
-
-
-
-
