教師なし深層学習を用いたMR画像の病変検出システムの開発

• Project/Area Number: 21K12702
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Niigata University
• Principal Investigator: 松澤 等 新潟大学, 脳研究所, 准教授 (70303170)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 杉山 拓 北海道大学, 大学病院, 講師 (70748863) ; 浦川 貴朗 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (90770222)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 人工知能 / 深層学習 / MRI

Outline of Research at the Start

人工知能を用いて疾患脳のMRI画像を診断分類する試みは既に多く行われている。申請者らは、新しい試みとして、“教師なし異常検知”（Unsupervised Anomaly Detection）を臨床画像の学習に適用し、学習時は健常者画像のみを使うことで“健常脳の特徴分布”を学習し、学習の完了時には、その分布から外れているものを“異常、疾患脳”と判断するような人工知能をめざす新しいアプローチである。