| 研究課題/領域番号 |
20K21821
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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| 研究分担者 |
岩本 祐太郎 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 講師 (30779054)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020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 | 医用画像セグメンテーション / 三次元深層学習ネットワーク / 軽量化 / Adaptive Decomposition / Foundation Model / Adaptor / ボリューム画像 / 肝臓疾患 / セグメンテーション / 高解像度 / 深層学習 / 三次元畳み込みニュートラルネットワーク / 肝臓セグメンテーション / 肝臓腫瘍検出 / 三次元ネットワーク / 計算機支援診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年CT画像のようなボリューム画像をそのまま解析できる三次元畳込ネットワークが注目されるようになっている。三次元ネットワークを用いることによって、医師と同じように医用画像の三次元情報が利用できるので、高精度な診断支援ができるが、多次元入力画像に対してKernelの次元数も増えるので、推定パラメータ数が指数的に増加する。計算の複雑さに加えて膨大なトレーニングデータが必要であり、それを用意することは非常に困難である。本研究では、精度を保ちながら三次元深層学習ネットワークの新たな軽量化モデルを提案する。開発した軽量化三次元ネットワークを用いてCT画像における肝臓疾患の計算機支援診断システムを開発する。
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| 研究実績の概要 |
医用画像に特化した軽量で効率的な深層学習ネットワークを開発すると同時に、現在注目されているFoundation Modelの医用画像への効率的な適用方法に関する研究を進めてきた。今年度は以下の研究成果が得られた。
(1) Adaptive DecompositionとShared Weight ボリュームトランスフォーマーを開発し、軽量化された、高効率なPatch-Free三次元医用画像セグメンテーションネットワークを開発した。その成果に関する論文は医工学分野のトップ国際学術誌IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（Impact Factor: 7.021）に掲載された。
(2)2023年3月、画像Foundation Model (SAM: Segmentation Anything)が提案されたが、自然画像で学習したモデルなので、医用画像に適用すると精度が低下する。本研究では、SAMの医用画像に適用するための効率的なadaptation法(Spatial Prior Adaptor)を開発した。
(3) 2023年6月に大会長として国際学会International Conference on Innovation in Medicine and Healthcareをイタリアのローマで主催した。その論文集を本としてSpringer社より出版した。また、2023年11月に国際学会Digital Medicine and Image Processingにて「Recent Advances in Deep Learning for Medical Image Analysis」というKeynote Talkを行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初目標にしていた医用軽量化三次元深層学習モデルを開発しただけでなく、現在注目されているFoundation model (SAM)を医用画像に適用するための効率的なAdaptorを開発した。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在のFoundation model (SAM)は２次元画像にしか適用できない。医用ボリューム画像にも適用できるよう、その三次元化と効率的なadaptation法を開発する。
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