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AIを用いた外傷性出血部位自動検出システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 19K20661
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分90110:生体医工学関連
研究機関富山大学 (2020-2021)
千葉大学 (2019)

研究代表者

吉村 裕一郎  富山大学, 学術研究部医学系, 特命助教 (90826471)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
研究課題ステータス 完了 (2021年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
キーワード画像処理 / 医工学 / 医用画像処理
研究開始時の研究の概要

本研究では,実際のCT画像を基に『見た目は良く似ているがデータとしては異なる画像』を新たに生成することで,救急医療の現場における外傷性出血部位のように,個人差が非常に激しい部位の場合でも,ロバストに検出可能となる診断アルゴリズムと診断支援システムの作製を目的とする.また医師よりも正確かつ高速に,損傷部位及び活動性出血部位を検出し,治療戦略を提案することで患者の予後を改善させることを目的とする.

研究成果の概要

救急医療現場における診断支援の為,CT画像より『外傷性出血部位』を,画像診断技術により自動検出するシステムを作製した.緊急性の高い現場における医師の迅速な治療方針決定を支援し,見逃しによる治癒機会の損失を防ぐことを目的とした.
本研究では,画像処理技術を用いた2つの異なるアプローチによって,CT画像より出血部位を自動検出するアルゴリズムを提案した.

研究成果の学術的意義や社会的意義

外傷による死亡は,10万人あたりおよそ30人の割合で発生している.実際に死亡した外傷患者の内,修正予測外死亡数(防ぎ得た可能性の高い外傷死亡者数)は40%に迫る数値である.提案手法によって,救急医による造影CTを用いた読影診断を支援することにより,出血の見落としや読影時間を低減させ,外傷患者の処置に専念する時間を増やすことが可能となる.

報告書

(4件)
  • 2021 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2020 実施状況報告書
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (7件)

すべて 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] An Automatic Detection Approach of Traumatic Bleeding Based on 3D CNN Networks2021

    • 著者名/発表者名
      Lei Yang, Tingxiao Yang, Hiroki Kimura, Yuichiro Yoshimura, Kumiko Arai, Taka-aki Nakada, Huiqin Jiang, Toshiya Nakaguchi
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences

      巻: E104.A 号: 6 ページ: 887-896

    • DOI

      10.1587/transfun.2020IMP0014

    • NAID

      130008046415

    • ISSN
      0916-8508, 1745-1337
    • 年月日
      2021-06-01
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書 2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 造影CT画像における適応的閾値決定による骨抽出手法を用いた外傷出血検出能の改善2021

    • 著者名/発表者名
      木村拓貴, 新井久美子, 高橋希, 吉村裕一郎, 中田孝明, 中口俊哉
    • 学会等名
      電子情報通信学会技術報告
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] Traumatic Bleeding Detection from Contrast-Enhanced CT Based on 3D CNN Networks2020

    • 著者名/発表者名
      Lei Yang, Tingxiao Yang, Hiroki Kimura, Yuichiro Yoshimura, Kumiko Arai, Taka-aki Nakada, Huiqin Jiang, Toshiya Nakaguchi
    • 学会等名
      電子情報通信学会技術報告
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] Detection of Traumatic Bleeding with 3D V-NET2020

    • 著者名/発表者名
      Lei Yang, Yuichiro Yoshimura, Toshiya Nakaguchi, Huiqin Jiang
    • 学会等名
      IMQA2020
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 分水嶺アルゴリズムに基づく骨除去及びテクスチャ解析による造影CT画像の外傷出血検出能の改善2020

    • 著者名/発表者名
      木村拓貴,新井久美子,吉村裕一郎,中田孝明,織田成人,中口俊哉
    • 学会等名
      電子情報通信学会技術報告
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Consideration of Supporting Colonoscope System for Diagnosis of Invasion Depth By Using Deep Learning2019

    • 著者名/発表者名
      Yuichiro Yoshimura
    • 学会等名
      International Symposium on InfoComm and Media Technology in Bio-Medical and Healthcare Application
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 造影CT 画像における2 段階閾値処理及びテクスチャ解析による外傷出血自動検出の検討2019

    • 著者名/発表者名
      木村拓貴,吉村裕一郎,田中久美子,中田孝明,中口俊哉
    • 学会等名
      第38回日本医用画像工学会大会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2023-01-30  

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