3次元医用画像タスクに汎用利用可能な事前学習モデルの確立と公開

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 23K17234
• Research Institution: Jichi Medical University
• Principal Investigator: 菊地 智博 自治医科大学, 医学部, 講師 (50790698)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 深層学習 / 対照学習 / 医用画像

Outline of Annual Research Achievements

2023年度は、本研究のコア技術となるPositional Contrastive Learningを3次元医用画像へと応用するための基礎技術の開発と初期検証を行なった。研究計画書に記載の3D-パッチベースの手法を確立し、3D-Positional Contrastive Learningの基礎概念を開発した。またその技術を小規模の頭頸部CTデータセットでのsegmentationタスクに応用し、提案手法の有用性についての検証を行なった。
2023年度の研究成果は2024年に開催される国際学会Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2024に演題名「Enhancing medical image segmentation using three-dimensional positional contrastive learning (3D-PCL)
」として採択された。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

コア技術の実装が完了したこと、初年度タスクとして設定していたsegmentationでの検証が終了していることから、順調に進展していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

すでに検証のための小規模データセットとsegmentationタスクでの検証を終えており、データセットを変えての検証やClassificationやDetectionへの応用を進め、有用性の証明を進める。

Causes of Carryover

研究資金は概ね計画通りに使用した。高額備品購入時の価格変動等により当該年度の所要額の3%程度が次年度使用額として生じた。
本使用額は次年度のデータ収集やデータ管理の費用として用いる。