Establishment of an Optimization Method for Organ Extraction from Non-Contrast CT Using Deep Learning

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K08026
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 静田 聡 京都大学, 医学研究科, 講師 (80467480)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 糀谷 泰彦 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (90823013)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: カテーテル・アブレーション / 造影CT / 心房細動 / ディープ・ラーニング

Outline of Annual Research Achievements

本研究において、まずは後ろ向きにこれまで左房について造影CTを撮像した症例を収集する事ことから始めた。その結果、無造影剤での左房画像と造影剤使用時の左房画像の両者を有する症例が420例抽出された。
この画像について位置情報を固定するためのツール開発に着手した。撮像の同期条件により画像同士の僅かな差が生じるため、無造影剤での画像について造影剤使用時と同様のスライスを得られるように脊椎画像を用いて補正するライブラリを現在構築中である。まだfeasible studyの段階であるが、VAEを用いた補正アルゴリズムを用いた結果、AUC 0.92程度の精度を得ることが可能になった。
また、後ろ向きでモデルの構築を行った後に前向き試験でモデル精度をを実証するため、本研究機関での倫理審査中である。倫理審査にあたって今後のモデル構築の外注を検討している。放射線画像処理について実績のある数社から今後の共同研究先として1社を選定した。そのためのデータ匿名化処理とそれに伴う費用、権利関係について本研究機関で調整中であり、費用面の問題が解決し次第正式な共同研究契約の締結を行う予定である。
また今後のモデル実用化と社会実装を想定し、周辺領域の特許整備状況を京都大学医学部附属病院 先端医療研究開発機構と共同で調査中である。
論文化についても同時に計画しており、次年度でモデル開発状況についての学会発表と、モデルの精度と特徴について論文発表を計画している。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本研究は複数の共同研究先(外注作業の請負先を含む)との共同研究を基本としていたが、COVID-19の感染拡大によりミーティングの回数に制限が生じたこと、また世界的な半導体不足によりワークステーション等各種設備の納期が遅れたこと等が原因で進捗には若干の遅れが認められた。

Strategy for Future Research Activity

引き続き後ろ向きでのデータ収集を行い、画像補正ライブラリの性能が担保された後にモデリングを行う。実装を見据えて共同研究契約を締結し、匿名化処理と画像仕様について当院での費用問題を解決した後、前向き研究に移行する。

Causes of Carryover

COVID-19の感染拡大により学会活動の縮小が見られた。また、世界的な半導体不足に伴ってワークステーション等の納期が遅れた為、次年度使用額が発生した。