2023 Fiscal Year Annual Research 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 Metropolitan University |
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Principal Investigator |
植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (90779480)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 人工知能 / AI / Deep learning / 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度（最終年度）においては、日本医学放射線学会から医用画像人工知能研究奨励賞を受賞し、研究成果が高く評価された。また、The Asian-Oceanian Congress of Neuroradiologyにおける招聘講演では、国際的な場でも本研究の重要性をアピールする機会を得た。
研究期間全体を通じては、2本の論文を出版した。1本目の論文「Deep Learning-based Angiogram Generation Model for Cerebral Angiography without Misregistration Artifacts」では、脳血管造影におけるミスレジストレーションアーチファクトを低減するためのディープラーニングモデルを提案し、その有効性をRadiology誌上で示した。2本目の論文「Mask-less Two-dimensional Digital Subtraction Angiography Generation Model for Abdominal Vasculature using Deep Learning」では、腹部血管造影におけるマスクレス2次元DSA生成モデルをディープラーニングにより実現し、JVIR誌に掲載された。さらに、本年度を含めて計5つの国際学会から招聘講演の依頼を受け、研究成果を広く発信する機会を得た。加えて、研究の質の高さが認められ、5つの賞を受賞した。
以上のように、本研究課題では、ディープラーニングを用いたDSA画像のモーションアーチファクト低減手法の開発において、複数の論文出版、国際学会での招聘講演、受賞など、顕著な成果を挙げることができた。これらの成果は、DSA画像の質の向上と診断精度の向上に寄与するものであり、今後の医療現場における活用が期待される。
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