2023 Fiscal Year Annual Research Report
胸部医用画像の自動疾患分析に基づく肺知能診断支援システムの開発
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22KJ1573
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
鄭 通 名古屋大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Keywords | Large-factor SR / Image registration / Multimodal image / Anatomy reconstruction |
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| Outline of Annual Research Achievements |
肺の医用画像に対する超解像（SR）技術を積極的に研究した。今年の研究では、位置合わせされた医用画像データセットを使った高倍率のSR手法を提案した。従来のSRアプローチでは、低解像度（LR）と高解像度（HR）の画像ペアを使って深層畳み込みニューラルネットワーク（DCN）を訓練するが、医用画像の場合、LRとHRの画像は異なる装置から取得されるため、位置合わせが必要だ。この位置合わせの誤差がSRの結果に悪影響を及ぼすことがある。
この問題に対処するために、事前に訓練された生成ネットワーク（GAN）を利用し、豊富な画像の事前知識を提供してSRの結果の崩れを防ぐ。また、新たな損失関数を提案して、超解像の性能を向上させた。
今回提案する手法「Style-subnets-assisted Generative latent bank for large-factor Super-Resolution (SGSR)」は、位置合わせされた医用画像データセットを使って訓練する。この手法では、事前に訓練された生成モデル「Generative latent bank (GLB)」を使って、現実的で高品質な画像を生成するための豊富な事前知識を提供する。さらに、GLBを改良し、新たにスタイルサブネット支援GLB (S-GLB)を導入して、性能向上のための新しい不確実性損失関数を提案した。
SGSRは、複数のデータセットでの実験で、定量的および定性的に最先端の教師ありSR手法を上回る成果を示し、ピーク信号対雑音比（PSNR）を32.628 dBから34.206 dBに向上させた。SGSRは、位置合わせ誤差を含むLR-HR医用画像データセットを使った高倍率SRを実現し、複数のデータセットでその優位性が実証された。この技術により、手術前の診断の精度が向上し、患者の負担が軽減されることが期待される。
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