| Project/Area Number |
23K07096
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
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Principal Investigator |
立花 泰彦 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 上席研究員 (20749973)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岸本 理和 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 課長 (00312364)
森 慎一郎 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 物理工学部, グループリーダー (60415403)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | ノイズ除去 / エラー抑制 / 深層学習 / 機械学習 / 人工知能 / 医用画像 |
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| Outline of Research at the Start |
AIを用いた高効率のノイズ除去と、AI操作にともなって生じる可能性のあるエラー(存在しない情報を作ってしまう、本来はあった情報を消してしまう)リスク抑制を両立するAIデザインの開発を行う。
開発したAIのエラー抑制力の検証には、任意のノイズ除去AIに対してエラーが起こりやすいパターンを見つけ出す敵対AIを別途開発し、それに対する抵抗力を指標として評価する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
1.本課題で提案した研究開発の第二段階として、臨床画像を収集し、実際に開発しようとするAI 2種（ノイズ除去のためのAIとそのAIと敵対することで耐性を評価するためのAI）のプロトタイプを開発した。
2.昨年度に第1段階として、ボランティアデータを対象としたノイズ除去AIでは従来の一般的なAIによるノイズ除去と同等のノイズ除去能力が確認できたが、臨床画像を対象とした今年度のプロトタイプでも条件の悪いスライスなどで不足する情報を隣接スライスから補う方法をかいはつしたことなどにより克服し、同様の結果を得ることができた。
3.ノイズ除去AIのエラー耐性を評価するための敵対AIは、「見た目にはオリジナルと区別できないように自然に」「一定範囲を超えないノイズを加えて」「ノイズ除去AIの生成画像を理想から遠ざける」機能を両立する必要がある。このために様々な工夫を試みているが、現在のところはまだ十分な方法が確立していない。この点は次年度に継続して開発を行う予定である。
4.関連研究として、前立腺がんのためにおこわなわれる骨盤部MRIにおいて、複数シークエンスにおける大域的な特徴と局所的な特徴を独立して抽出し、互いに組み合わせることで要精査領域の検出力を高めるAIを昨年度開発した。今年度はこれを臨床研究に進めるために、生成した検出マップを診療システムに反映させるシステム開発に取り組んだ。
5.関連研究として、膵臓がんの治療予後を予測するAIのプロトタイプを開発した。本課題で開発するノイズ除去AIから得られた知見も活用し、予後予測精度を大きく高められる可能性を示すことができた。原著論文準備中。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通りに進捗しており、中間成果が原著論文として採択されている。また関連研究で一定の成果が得られている。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き研究計画に従った研究開発を行う。ノイズ除去AIのエラー耐性を評価するための敵対AIの能力向上を図り、提案法のエラー耐性が従来法を超えるものであるかどうかを評価する予定である。
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