| 研究課題/領域番号 |
20K20215
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
竹永 智美 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (80779786)
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | radiology report / computer-aided diagnosis / segmentation / classification / detection / Gd-EOB-DTPA enhanced MRI / liver nodular lesions / liver segments / Gd-EOB-DTPA / MRI / computer aided diagnosis / computer aided detection / liver nodule / liver segment / CADe / CADx / FC-ResNet |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，Gd-EOB-DTPAによる肝造影MR画像の多時相画像を入力としてCNNによる肝転移，肝細胞癌の自動検出・自動鑑別を行うことで，MR画像特有の問題である“画像の不均一”，“画素値が絶対値でないこと”を解決し，高精度な画像診断を支援方法を構築するものである．
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| 研究成果の概要 |
本研究は、Gd-EOB-DTPAで造影されたMR画像（EOB-MR画像）における肝結節性病変の自動検出・鑑別・読影レポート作成システムの開発を行い、実用化を目指すものである。
研究期間内に、（1）EOB-MR画像における肝結節性病変の検出と鑑別を同時に行うコンピュータ支援診断システムの開発、（2）データ拡張による検出・分類性能の改善、（3）ルールベースな手法による肝区域抽出結果を利用したdeep learningによる肝区域の自動抽出、（4）読影レポートの自動生成、を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
最終的に達成した読影レポートの自動生成は、単純なルールベースな手法で構造化レポートを自動生成したものではあるが、他の手法による構造化レポート自動生成の評価や正解としての利用が可能であるため、重要な結果であると考える。自動生成を試みた読影レポートは実際に読影医の作業を取って代われるほどのものではないが、この試みにより、診断を行う際の負担軽減や診断精度の向上が図られることが期待される。
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