2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a general-purpose computer-aided diagnosis system using VAE that can be used for a small number of cases
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21H03840
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
木戸 尚治 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任教授(常勤) (90314814)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梁川 雅弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (00546872)
鈴木 裕紀 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (20845599)
富山 憲幸 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50294070)
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (70434321)
神谷 亨 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (80295005)
平野 靖 山口大学, 医学部附属病院, 准教授 (90324459)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | VAE / 異常検知 / コンピュータ支援診断 / 説明可能なAI |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,大量の正常コンピュータ断層撮影(CT)画像を用いて学習された深層学習モデルの一つであるVariational Autoencoder (VAE)を用いたモデルによる異常検知を基盤として,異常病変の診断支援を実行するコンピュータ支援診(Computer-aided Diagnosis:CAD)システムを構築することを目的とする. 本研究では、関連病院のMIクリニックから入手した8万例のPET/CTのDICOM画像とその所見レポートを既にデータベース化した. これらの画像を用いて,人工知能画像診断学共同研究講座(研究代表者・木戸),山口大学(研究分担者・間普,平野),九州工業大学(研究分担者・神谷),立命館大学(中山),藤田医科大学(寺本)らと共同研究を実施している. 各研究者の現時点での研究内容は,木戸(自然言語処理を用いた読影所見レポートの部位別自動分類,PET/CT画像からのVision Transformerを用いた病変検出),間普・平野(自然言語処理を用いたシソーラスに着目した読影所見レポートの分類),神谷(言語情報を用いた肺癌のradiomics解析),中山(胸部CT画像を用いた教師無し異常検知AIの開発),寺本(腹部臓器のセマンティックセグメンテーション)などである. 腹部臓器の自動セグメンテーションに関しては国際学会に発表をおこなっており,自然言語処理を用いた所見レポートの部位別自動分類に関して英文論文が採択されている.また多数の国際・国内学会での発表をおこなっている.
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Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(21 results)
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[Journal Article] Automated entry of paper-based patient-reported outcomes: Applying deep learning to the Japanese orthopaedic association back pain evaluation questionnaire2024
Author(s)
Kita K, Fujimori T, Suzuki Y, Kaito T, Takenaka S, Kanie Y, Furuya M, Wataya T, Nishigaki D, Sato J, Noriyuki T, Okada S, Kido S
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Journal Title
Computers in Biology and Medicine
Volume: 172
Pages: 101897
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Prediction of solid and micropapillary components in lung invasive adenocarcinoma: radiomics analysis from high-spatial-resolution CT data with 1024 matrix2024
Author(s)
Ninomiya K, Yanagawa M, Tsubamoto M, Sato Y, Suzuki Y, Hata A, Kikuchi N, Yoshida Y, Yamagata K, Doi S, Ogawa R, Tokuda Y, Kido S, Tomiyama N
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Journal Title
Japanese Journal of Radiology
Volume: -
Pages: 1-9
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Usefulness of Three-Dimensional Iodine Mapping Quantified by Dual-Energy CT for Differentiating Thymic Epithelial Tumors2023
Author(s)
Doi S, Yanagawa M, Matsui T, Hata A, Kikuchi N, Yoshida Y, Yamagata K, Ninomiya K, Kido S, Tomiyama, N
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Journal Title
Journal of Clinical Medicine
Volume: 12
Pages: 5610
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Bimodal artificial intelligence using TabNet for differentiating spinal cord tumors;integration of patient background information and images2023
Author(s)
Kita K, Fujimori T, Suzuki Y, Kanie Y, Takenaka S, Kaito T, Taki T, Ukon Y, Furuya M, Saiwai H, Nakajima N, Sugiura T, Ishiguro H, Kamatani T, Tsukazaki H, Sakai Y, Takami H, Tateiwa D, Hashimoto K, Wataya T, Nishigaki D, Sato J, Hoshiyama M, Tomiyama N, Okada S, Kido S
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Journal Title
iScience
Volume: 26
Pages: 107900
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Improved artificial intelligence discrimination of minor histological populations by supplementing with color‐adjusted images2023
Author(s)
Hatta S, Ichiuji Y, Mabu S, Kugler M, Hontani H, Okoshi T, Fuse H, Kawada T, Kido S, Imamura Y, Naiki H, Inai K
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Journal Title
Scientific Reports
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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