ディープラーニングを用いた胸部レントゲン画像からの心機能の推定

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K16798
• Research Institution: Osaka City University
• Principal Investigator: 島崎 覚理 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 医員 (30803100)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 深層学習 / Deep learning / 弁膜症

Outline of Annual Research Achievements

研究実績であるが、先ず必要なデータの収集作業およびデータの前処理は終了した。大阪市立大学医学部附属病院において2014年から2018年にかけて実施された約5000例の心臓エコー検査の左室駆出率と、その心エコー検査の前後１ヶ月以内に撮影された胸部レントゲン画像を収集した。その後、8bit png画像に変換したうえで、画像に対応する左室駆出率をラベル付けした。予備実験で作成したアルゴリズムでEF推定を行おうとしたが、うまく学習できなかったため、一旦中断した。
一方で、研究の軸足を、弁膜症にうつし、僧帽弁逆流症の推定を行うモデルに変更したところ、うまくいったため、その内容でさらなるモデル改善に取り組んでいる。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究課題を一旦弁膜症に移したことはあるが、そのピボットも含め概ねうまくいっている。

Strategy for Future Research Activity

さらなるモデルの精度改善と、論文化である。

Causes of Carryover

コロナにより研究の進捗にやや変更があったため、次年度使用額が生じた。
モデル改良のフェーズにはいったため、もともとの使用予定だった物品に使用する。