2023 Fiscal Year Research-status Report

人工知能を用いて多層検出器CT画像より疑似的なMR画像を作成する研究

Research Project

Project/Area Number	21K07623
Research Institution	Kumamoto University
Principal Investigator	中浦猛熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (90437913)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	船間芳憲熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30380992) 川上史熊本大学, 病院, 特任助教 (40565678) 木藤雅文熊本大学, 病院, 助教 (40744909) 永山泰教熊本大学, 病院, 助教 (60791762) 尾田済太郎熊本大学, 病院, 准教授 (80571041) 上谷浩之熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任講師 (80583046) 三上芳喜熊本大学, 病院, 教授 (90248245)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords	人工知能
Outline of Annual Research Achievements	近年、欧米を主体にvaluebasedcareが提唱され、費用対効果の低い検査を省略することが推奨されており、現在CT/MRIの両方で評価しているような疾患をどちらか一つで評価しなければならなくなる状況が予想されている。dualenergyCTは従来のCTと比較して電子密度画像やヨード定量画像、カルシウム抑制画像など様々な画像を作成でき、MRI検査を一部置換できる可能性があるものの、これらの画像は読影にかなりの経験を要する欠点がある。一方で、人工知能（artificialintelligence:AI）による画像変換の精度はめざましく改善しており、正常に近い症例に限定すればCTから臨床的に使用可能なレベルの仮想MRI画像を作成することに成功しつつある。本研究の目的はdualenergyCTとAIを用いて、CTより日常臨床で使用可能な仮想MRI画像を作成することである。現時点で、DeepLearningの学習環境およびプログラムについては構築済みであり、こちらを応用した腰椎のCTからMRIへの変換の論文がRadiographyVolume28,Issue2,May2022,Pages447-453に掲載された。本研究課題はこの手法をdualenergyCTに応用したものであり、初期段階の成果として重要と思われる。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 昨年度はこのような症例を集めたものの、DualEnergyCTとMRIを両方撮影しているものが比較的すくない問題があり、ほとんどの部位で位置ズレが問題であって、腰椎のような変換は困難な事がわかった。現在は位置ズレが少ない画像で、DualEnergyCTのデータが残っているものを手作業で検索している。
Strategy for Future Research Activity	現在、研究に活用できるデータが頭部dual energy CT > MRIと考えられる。このようなデータを使ってCTやMRIのデータを収集し、学習を行っている段階である。以前に使用していたpix2pixでは僅かなCTの濃度差を変換する事が困難な事もわかり、pix2pixの後継のGANを使用して検討を行っている。
Causes of Carryover	来年度に研究成果を投稿・発表予定である。