| 研究課題/領域番号 |
17K17738
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医学物理学・放射線技術学
放射線科学
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| 研究機関 | 新潟医療福祉大学 (2019-2022)
新潟大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
長谷川 晃 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 講師 (20749999)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 人工知能 / ディープラーニング / U-Net / 不鋭除去 / 心臓カテーテル撮影 / 冠動脈 / 動画 / 心臓血管撮影 / 循環器専用血管撮影装置 / 冠動脈撮影 / 解像度 / モーションアーチファクト / 血管撮影装置 / 画像工学 / 画像処理 / 高画質動画 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の成果として、動きによる不鋭の除去処理をディープニューラルネットワーク（U-Net)で行った。最初にメトロノームの振動を静止した動画を教師画像、フレームレート7.5fps、メトロノームの振動数160bpmの動画をトレーニング画像としてU-Netの学習を行った。続いて右冠動脈を撮影した動画50症例から、冠動脈の動きが小さい心位相での画像を教師画像、不鋭が確認できる画像をトレーニング画像として、U-Netの追加学習を実施した。この結果、冠動脈の不鋭は大幅に除去された。処理後の画像をフレーム画像としてつなぎ合わせ、疑似動画として再生した結果、冠動脈を明瞭に観察できる動画となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の結果は心血管撮影の画像処理に応用でき、これにより被ばくを増やすことや患者負担を増やすことなく、心血管撮影において冠動脈がより明瞭に描出されることが期待される。冠動脈の描出の向上は冠動脈病変の診断や経皮的冠動脈インターベンションにおけるデバイスの位置確認精度の向上が期待される。更にデバイスの位置確認精度の向上は安全なインターベンションに寄与することが期待される。
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