Automated organ segmentation in 3D medical images: Is uncertainty estimation by artificial intelligence useful for improving accuracy?

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K07674
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: Hori Masatoshi 神戸大学, 医学研究科, 特命教授 (00346206)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大西 裕満 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20452435) ; SOUFI MAZEN 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (80823525) ; 大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563) ; 佐藤 嘉伸 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70243219)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 放射線診断 / 人工知能 / セグメンテーション / 不確実性 / 精度 / コンピュータ支援診断 / CT / MRI

Outline of Final Research Achievements

We developed an artificial intelligence (AI) system that automatically extracts organ regions from three-dimensional abdominal medical images and outputs an uncertainty value as an indicator of accuracy. Using manually segmented regions as the ground truth, we evaluated the precision of the AI’s automatic segmentation. The results demonstrated that the uncertainty value correlated with the accuracy of the AI’s automatic organ region segmentation. This study provided critical insights for assessing the reliability of AI-generated outputs.

Free Research Field

放射線医学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

医学の様々な分野に人工知能（AI）の応用が進んでいる。しかし、臨床に導入する上で幾つかの課題もある。AIが示す結果の信頼性をどのように評価するかという問題はその一つである。本研究では、AIによる腹部医用画像からの臓器領域自動抽出を対象として、AIの出力結果がどの程度確からしいのかを定量的に評価することに取り組んだ。本研究の成果は、AIを医療応用する上で重要な知見をもたらした。日常診療への有効的なAI活用に役立つものであり、今後の医療レベル向上に貢献することが期待できる。