2021 Fiscal Year Research-status Report
ディープラーニングによるDSA画像のモーションアーチファクトからの開放
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20K16769
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
植田 大樹 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 登録医 (90779480)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 人工知能 / AI / 深層学習 / Deep learning / DSA / Interventional radiology |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、image-to-image translationの技術を応用し、体動などによるミスレジストレーションアーチファクトから開放されるAIを開発し、定量的及び定性的評価を行うことである。昨年(令和２年度)は、頭部領域にて同AIを作成し、論文をRadiology誌に受理された。本年度は、これに対し、腹部領域での同様のAIの開発を行った。腹部領域は頭部領域に増してミスレジストレーションアーチファクトが大きい。これは、腸管の蠕動、心拍動、呼吸の影響をより受けやすいからである。その点で、頭部領域に増して本モデルの開発意義は大きい。昨年度同様に、当院での倫理委員会の承認の下、撮影機器から直接腹部血管画像のオリジナルデータを収集し、pix2pixというAIモデルを使用して、ミスレジストレーションから開放された、Deep learning subtraction angiography(DLSA)画像を作成することができた。このモデルをインターベンショナルラジオロジー領域でトップジャーナルであるJournal of Vascular and Interventional Radiology誌に投稿し受理され、2022年3月17日にオンライン上で公開された。
他方で、本研究に関する講演活動も積極的に行った。具体的には、4つの国際学会において、依頼をいただき、開発したAIに関する講演を行うことができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画が正確に作成されていたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
本モデルは頭部領域、腹部領域に応用できた。頭部領域のものは引き続き、腹部領域のものは新たに発信していき、より広く世間に認知していく。
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| Causes of Carryover |
僅かな端数が生じたのみであり、特に理由はない。
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