研究課題
若手研究
本研究では次の3つの機能を有する人工知能(AI)画像認識・診断システムの構築を目指す。(1)頭部のComputed Tomography (CT)検査の視覚的に認識できる病変を検出する。(2)頭部CT検査で得られる人間が視覚的に認識できないデータを含むサイノグラムから、画像化されない特徴量を抽出する。(3)画像診断ナショナルデータベース(J-MID)にある年間378000件の日本人のデータから学習モデルを構築し、治療効果や重篤な合併症を事前に予測する。
Human Connectome Projectの若年健常者69名の頭部MRIを用い、血管周囲腔を自動検出する機械学習モデルを構築した。FMRIB Software Library version6.0.上で血管周囲腔の描出を明瞭にするためT1強調像をT2強調像で除した画像を作成後、手動で血管周囲腔を抽出。U-Netモデルと手動検出された血管周囲腔との一致率を評価した。この結果、大脳白質のみの画像のDice係数は平均値0.493±0.042、全脳画像のDice係数は平均値0.385±0.064で、大脳白質のみの画像のDice係数は全脳画像より有意に高かった (p=0.001) 。
研究成果はThe 22nd Asian Oceanian Congress of Radiologyで学会発表を行い、最優秀賞を受賞した。健常若年者の血管周囲腔は小さいため、手動抽出、機械学習モデルでの自動抽出ともに難しく、本研究はT1強調像をT2強調像で除し、血管周囲腔をより明瞭にした画像を用いた点で新規性があると考える。
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すべて 雑誌論文 (14件) (うち国際共著 5件、 査読あり 14件、 オープンアクセス 14件) 学会発表 (40件) (うち国際学会 9件、 招待講演 2件) 図書 (1件)
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