2022 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
| Project/Area Number |
20K16769
|
|---|
| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
|---|
Principal Investigator |
植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 登録医 (90779480)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 人工知能 / AI / Deepl earning / 深層学習 / 画像変換 / インターベンショナルラジオロジー / DSA / IVR |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2022年7月に国際査読付きジャーナルのJVIRにMaskless 2-Dimensional Digital Subtraction Angiography Generation Model for Abdominal Vasculature using Deep Learning.として出版した。これは腹部領域でのでモーションアーチファクトのないDSA画像作成の技術の論文が作成ができた内容である。この結果、2021年6月の頭部領域の論文と合わせ、2本の論文が出版できたことになった。
本年度は、上記の出版に加えて、これらの論文の革新性から、様々な賞を受賞した。まず、2022年6月に日本のインターベンショナルラジオロジーでの最高権威の学会である日本IVR学会において、優秀論文賞を受賞した。この際には、受賞記念として、日本インターベンショナルラジオロジー学会雑誌にて、技術の説明の寄稿を行い、日本の医療現場でインターベンショナルラジオロジーを行っている医師に広く技術の周知を行った。その後、2022年9月にはバルセロナであった国際学会であるThe Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europeにおいて、Generation of synthetic subtraction angiograms in abdominal region using deep learningのタイトルで本研究の発表を行い、Certificate of Meritを受賞した。これにより、世界のインターベンショナルラジオロジーでの最高権威の学会において、その技術を広く周知するとともに、革新性が認められた形となった。最後に、2022年12月に大阪公立大学より南部陽一郎記念若手奨励賞を受賞した。この賞は、大阪公立大学での研究者に送られる最も名誉な賞である。
以上が本年度の総括であり、論文出版にとどまらず、日本・世界のインターベンショナルラジオロジーで最高権威の学会での発表を行い、それぞれで賞を受賞できるという結果を得ることができた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定に計画性があったため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度までに当初予定していた研究成果は達成できた。これにより、我々の研究は一定の目標を達成し、その有用性が認められる段階に至った。来年度は前倒し請求を行っており、大きく研究が動くことは予定されていない。しかしながら、研究は常に進化し続けるものであり、今後もさらなる発展や応用を目指していく必要がある。そのため、来年度の研究計画においては、現状の成果をベースに、引き続き研究の広報活動を行うことを重視する。
来年度の研究計画では、これまでの成果を活かした広報活動をすることで、研究の影響力を拡大し、関連分野への応用や他研究者との連携を促進することを目指す。具体的には、学会発表を通じて研究成果の普及を図るとともに、他の研究機関や産業界との交流を深め、新たな連携プロジェクトを展開することを検討する。これらの取り組みにより、研究の価値を最大限に高め、研究の発展に寄与できることを期待する。
|
| Causes of Carryover |
雑費を抑えることができたため。
|
Research Products
(2 results)
-
-
[Presentation] Generation of synthetic subtraction angiograms in abdominal region using deep learning2022
Author(s)
Hiroki Yonezawa, Daiju Ueda, Akira Yamamoto, Ken Kageyama, Shannon Walston, Takehito Nota;, Kazuki Murai, Satoyuki Ogawa, Etsuji Sohgawa, Atsushi Jogo, Daijiro Kabata, Yukio Miki
Organizer
The Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europe
Int'l Joint Research
