2022 Fiscal Year Research-status Report
深層学習を用いた総肺静脈還流異常症の超音波画像診断支援技術の開発
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21K09456
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| Research Institution | Showa University |
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Principal Investigator |
小松 玲奈 (香川玲奈) 昭和大学, 医学部, 助教 (30368633)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小松 正明 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副チームリーダー (70750842)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 出生前診断 / 先天性心疾患 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
総肺静脈還流異常症（TAPVC）は出生後早期に治療が必要な重症先天性心疾患であるが、いまだ出生前診断率は低い。出生前診断のためには、肺静脈が左心房へ還流していることを確認する必要がある。しかし、肺静脈は非常に小さい構造物であるため、確実に検出するためには修練が必要である。そこで、深層学習を用いて肺静脈左心房還流像の自動評価を行う技術の構築を目指し本研究を進めている。
これまでの検討から、妊娠中期の胎児超音波スクリーニング検査で取得した正常胎児画像を抽出し、心臓の各部位にアノテーションを行うことで、 肺静脈と左心房それぞれ単独で検知可能であった。次に、肺静脈が左心房に還流している断面を含む画像を抽出し、U-Net、Deep Residual U-Net (ResUNet)、UNet++、UNet3+の4手法を用いて肺静脈左心房還流像のセグメンテーションを行った。さらに検出精度を上げるために、画像の解析範囲を自動クロッピングで限定し、21倍にデータ拡張した後に、3分割交差検証を行ったところ、肺静脈左心房還流像をこれまで以上にしっかりと捉えることが可能であった。一方、TAPVC胎児ではいずれの手法を用いても、肺静脈左心房還流像をセグメンテーションすることはなかった。
さらに、左心房後壁から下行大動脈までの距離をが増大している症例では、TAPVCの可能性が高いことより、同距離の自動計測を行う手法についても検討を行った。
引き続きTAPVC症例の出生前診断率を向上させるために、研究を遂行してゆく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
正常症例の解析は順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
異常症例を集積し、異常症例に関しても更なる検討をおこなってゆく予定である。
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| Causes of Carryover |
画像解析に使用するコンピューターは２台予定していたが、現時点では１台で解析可能であるため、１台分のみ使用した。次年度解析の数が増加した場合は、追加でコンピュータを購入する必要が生じる。
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Research Products
(3 results)
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[Presentation] Automated evaluation of pulmonary venous drainage into the left atrium in the second trimester ultrasound screening of the fetal heart.2022
Author(s)
Reina Komatsu, Ryu Matsuoka, Rina Aoyama, Akira Sakai, Shunzaburo Ono, Tatsuya Arakaki, Mayumi Tokunaka, Suguru Yasutomi, Naoaki Harada, Kazuki Iwamoto, Masaaki Komatsu, Ryuji Hamamoto, Akihiko Sekizawa
Organizer
32nd World Congress on Ultrasound in Obstetrics and Gynecology
Int'l Joint Research
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