2015 Fiscal Year Research-status Report
新しい人工ニューラルネットワークを用いた肺・肝臓・脳などの3次元医用画像診断
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26420421
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
近藤 正 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部, 教授 (80205559)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 人工ニューラルネットワーク / 人工知能技術 / 医用画像診断 / ＧＭＤＨ / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度は、新しい学習機能（発見的自己組織化法と主成分分析を組み合わせたハイブリッド型学習アルゴリズム）を用いた人工ニューラルネットワーク（Hybrid GMDH-type ニューラルネットワーク）のアルゴリズムを組み込んだ3次元医用画像診断支援システムの開発を行っている。この3次元医用画像診断支援システムは、
（１）対象臓器を画像認識してその臓器の領域抽出を行うために、Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークを組み込んだ画像認識機能、
（２）領域抽出した臓器の画像診断を行うために、Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークを組み込んだ画像診断支援機能、
などの機能を備えている。この3次元医用画像診断支援システムでは、Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークが中心的に機能しており、機械学習により、学習のための医用画像データを変えることにより、胸部、脳、心臓などの臓器の医用画像診断が可能である。しかしながら、良い診断精度を得るためには、対象臓器の医用画像の特徴量の複雑さに適した、複雑な構造をした人工ニューラルネットワークを自動的に自己組織化する必要がある。このために、システムが大規模かつ複雑になっている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
3次元医用画像診断支援システムは、システムが大規模かつ複雑であるので開発に時間がかかっている。しかしながら、システムの一部の機能はすでに稼働しており、いろいろな臓器を対象にした画像認識と画像診断を行いながらアルゴリズムの修正などを行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度は、現在行っている3次元医用画像診断支援システムの開発を継続して行う。そして、開発した3次元医用画像診断支援システムを用いて、胸部、頭部および心臓などの臓器に対して画像認識と画像診断支援を行いながら、問題点を抽出してアルゴリズムの修正を行い、システムを完成させその有効性を確認する。
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| Causes of Carryover |
平成27年度に計画していた国際会議での研究発表を平成28年度に延期したので、予定していた使用額の一部を繰り越した。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
繰り越した使用額は、平成28年度の国際会議での研究発表において使用予定である。
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Research Products
(12 results)
