2023 Fiscal Year Research-status Report
インタラクティブ深層学習モデルによる小児水頭症の高精度脳室セグメンテーション
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21K17774
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
岩本 祐太郎 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 准教授 (30779054)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | セグメンテーション / インタラクティブセグメンテーション / 小児水頭症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は小児水頭症の診断のための高精度な脳室領域の自動抽出(セグメンテーション)及び定量化である。小児水頭症の脳室は脳形状の変形が大きく、脳室が不規則に散在していることから自動抽出の難易度が高い。2023年度は医師が簡易に利用可能なGUI(Graphic User Interface)のマニュアルを作成し、共同研究先に持ち込みソフトウェアを実際に試用して頂いた。
近年、基盤モデルが注目を集めており、Segment Anythingと呼ばれるセグメンテーションに特化した基盤モデルも登場した。2023年度はインターネットで公開されている医用画像のPublic datasetを使用してSegment anythingモデルのセグメンテーション精度の検証を行った。また、Segment anythingモデルではインタラクティブモデルも利用することができるため、インタラクティブモデルの検証も行った。検証の結果から、自動セグメンテーションは高精度な結果が得られたが、インタラクティブセグメンテーションは精度が低下する結果となった。そのため、次年度はインタラクティブセグメンテーションの学習方法について検討を行う必要がある。また、データセットをPublic datasetから小児水頭症のデータに変更し検証を行う必要がある。
本研究は関西医科大学と立命館との共同研究であり、毎月一度程度共同研究先の医師と立命館大学との先生と研究に関する打合せを行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
自動セグメンテーション及びGUIは完成しているが、segment anythingモデルを用いたインタラクティブセグメンテーションの実装が遅れており、2024年度に実装を予定しているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
Segment anythingモデルを利用したインタラクティブモデルの実装を行う。学習時にインタラクティブ点をランダムに与えると精度が低下したため、学習時の点の与え方を検討する必要がある。現在、これまでの成果を解説記事にまとめている。また、インタラクティブモデルの成果をまとめ論文誌への投稿を目指す。
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| Causes of Carryover |
インタラクティブモデルの実装が遅れたため、論文誌への投稿がなかった。次年度の使用計画として、これまでの研究成果をまとめ、論文誌へ投稿するための校正費や投稿費に支出予定である。
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