| 研究課題/領域番号 |
20K11873
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
岩堀 祐之 中部大学, 工学部, 教授 (60203402)
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| 研究分担者 |
舟橋 健司 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00303694)
福井 真二 愛知教育大学, 教育学部, 教授 (80345941)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / 医用画像認識 / ポリープ形状 / 血管構造 / CT画像 / リンパ節 / 細胞画像 / ディープラーニング / ＣＴ画像 / ディープラーニングモデル / CNN / 内視鏡画像 / 細胞画像・CT画像 / 3次元形状 / 検出・良性悪性分類 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
医療現場では胃がんや大腸がんの診断をはじめポリープの発見、切除など、内視鏡専門医の経験に基づいて、内視鏡画像から病変の大きさや位置を形状とともに判断しながら診断を行っている。本研究では、内視鏡画像・細胞画像・CT画像から精度よくポリープ・細胞・リンパ節の検出・分類を行う手法について研究を行う。内視鏡では血管情報を利用した手法として今後さらに形状復元に用いる血管の部位特定、それをもとに３次元形状と絶対的な大きさ推定の精度を高める研究のほか、平坦型ポリープの検出・分類問題について研究を行う。細胞画像，CT画像についてもこれまで培ってきた研究を応用して検出・分類精度の改善に向けて研究を行う。
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| 研究成果の概要 |
医療内視鏡の研究では，アイコナール方程式を点光源照明，透視投影で近似して形状復元する方法を開発し，平坦型ポリープの検出ほか，GANを用いてポリープ画像を生成する研究を行った．血管が内壁に沿って傾斜しているポリープの大きさ推定のほか．相対的奥行き分布と共にポリープを4種類の大きさに分類する手法を開発した．
CT画像からのリンパ節の検出ではResNetの修正U-Netモデルでボリュームを生成、3D-CNNを用いて偽陽性を削減する方法を提案した．また、腎臓細胞の糸球体を精度よくセグメンテーションする手法として，MLP-UNetとともに，MLP-Mixerのエンコーダを取り入れたモデルを研究した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
内視鏡画像では血管情報を利用した手法として今後さらに形状復元に用いる血管の部位特定、ポリープの形状と絶対的な大きさ推定の精度を高める研究のほか、平坦型ポリープ検出の研究を行った。またポリープ分類について様々な工学的観点から分類精度を向上する研究を行った．CT画像についてもリンパ節の正確なセグメンテーションを可能とし，転移の有無分類についても精度を向上させる手法を開発した．また高精度に腎臓細胞の糸球体のセグメンテーションを行う方法を開発した．
これらの研究成果は実際の医療現場において，非常に重要な位置づけの研究であるとともに，医療診断支援に役立つ基礎研究の成果として貢献をすることが出来ている．
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