2023 Fiscal Year Research-status Report
Toward the Clinical Application of Biological Fingerprint Classificaiton using Medical Images ​Available for Patient Identity Verification
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21K15827
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
上田 康之 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (50780805)
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2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 生体認証 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年は，胸部X線画像や体幹部位置決めCT画像を用いて深層学習による画像分類技術を応用した生体認証に関する基礎検討を行った．局所特徴点の数による生体認証性能の変化や，臨床画像データベースにて性能評価を実施した．胸部X線画像は撮影方向（後前，前後）毎，位置決めCT画像は撮影に使用するCT装置のベンダー（SIEMENS，GE）毎によるドメインギャップにて性能が低下することがこれまでの研究で懸念されている．本研究では，Deep Metric Learning によるドメイン適応を深層学習タスクに応用することを実施した．
評価方法は，データセット全体および各群に分類したサブセットについて，局所特徴点数を変化させて各生体認証性能を評価した．評価項目は従来法との比較のため，ROC曲線による解析および累積識別精度特性(Cumulative Match. Characteristics)曲線による解析を用いた．結果は，局所特徴点数1280点にて最大のパフォーマンスとなり，従来法では評価不能であった，胸部X線画像の撮影方向別，位置決めCT画像の装置別における識別性能についても評価可能であった．
以上の成果について"Journal of Digital Imaging"および"Journal of Imaging Informatics in Medicine" に論文を投稿し，受理された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
予定していた論文誌に投稿し，受理された．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度に公表した論文では，位置決めCT画像の生体認証は体内金属が影響することをlimitationとして述べており，この対策は新たな深層学習モデル応用研究である．
また，単一施設による本研究の高くない信頼性を向上するためにマルチセンター・スタディを検討する．
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| Causes of Carryover |
2023年度論文投稿費用について、所属施設の支援事業に当選したため未使用額が生じた。未使用額は2024年度の論文投稿費用に充てることとしたい。
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