2021 Fiscal Year Research-status Report
Content-based image retrieval of 3D brain MRI images focusing on disease characteristics for diagnostic support
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21K12656
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
彌冨 仁 法政大学, 理工学部, 教授 (10386336)
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2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | CBIR / 画像検索 / MRI / 診断支援 / domain adaptation / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題は脳MR画像を対象とした類似症例検索（CBIR）技術実現のために、申請書に記載した課題[1]「撮影条件、患者によらない脳領域の高速・高精度抽出（skull stripping）技術の開発」、および課題[2]の「脳MRI画像（高次元データ）の優れた低次元表現の獲得」に関しJohns Hopkins大学の協力のもと、予定通り研究を実施した。
課題[1]について開発した手法は、精度、速度ともに従来の手法を大きくしのぐ性能を多くの公開データセットで確認した。現在、論文執筆のため、さらに多くのデータで優位性を示すための評価を行っている。課題[2]については、複数拠点をまたぐ大規模な研究を行う際に問題になる(A)MRIスキャナの違い等による差の吸収、標準化に関する手法の開発、 (B)脳の病徴を保持する可読性の高い低次元表現の獲得、(C)脳MR画像の高解像度化について、それぞれ成果を得た。
(A)では、異なるスキャナにより撮像されたことにより発生する深刻かつ不必要な差を低減しCBIRに適する低次元表現を獲得ができることを示した。この成果はIEEE Access誌に掲載された。また、この手法の欠点を補う全く別の方法も開発し、この成果は3月の情報処理学会から学生奨励賞を受賞した。(B)では、1症例約500万要素ある脳MR画像を150要素まで圧縮しながら、病徴をよく保存し、かつその各要素の挙動が説明しやすい局所的な表現の獲得に成功した。この成果についても情報処理学会から学生奨励賞を受賞した。(C)は、独自の敵対的生成ネットワークを応用した学習アルゴリズムの提案により、極めて学習画像が少ない状況(30例)でも脳MR画像の高解像度化を実現した。この成果は2月のAAAI国際会議で発表した。
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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
上記課題[1]のskull stripping技術については、基礎技術自体の開発と評価がほぼ完成し、過去の手法との比較においても極めて良好な成果を達成している。論文執筆のため、より多くの既存手法との性能比較を行う段階に入っているが、一部の比較手法の実装が古く、当初の予定より再現に時間を要している。
課題[2]については、予想を上回るペースで研究が進んでいる。特に(A)と(B)では、CBIR実現の上で重要な技術であり、それぞれ独自の手法により想定されるより良好な成果が得られている。また、研究計画時には予定していなかったMR画像に対する(C)超解像の技術についても成果が得られた。
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| Strategy for Future Research Activity |
本課題で目的としている、脳MR画像の類似症例検索技術の実現は、実に多くの研究課題を含むテーマである。今後ともJohns Hopkins大の脳神経科学の専門医の協力のもと、課題研究に精力的に取り組み成果を対外的に発表していく。
課題[1]の高速かつ正確なskull stripping技術は、本研究分野の根幹にかかわる重要な技術であるため、論文発表による成果確定を急ぐ。またこの分野の研究の貢献のため、コードの公開なども慎重に検討する。
課題[2] (A)と(B)において奨励賞を受賞した2件の研究成果については、国際誌への投稿をするとともに、さらに大規模な公開データを用いた研究をおこなうことで、より実践的で効果的な手法を開発する。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍による、成果発表がOnlineになったことにともなう旅費支出の取りやめによる支出減額があった。2022年度は対面による発表が予定されているため、繰り越された研究資金を有意義に活用していく。
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