| 研究課題/領域番号 |
21K07578
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 大島商船高等専門学校 |
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研究代表者 |
橘 理恵 大島商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (90435462)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | CTコロノグラフィ / 電子クレンジング / 大腸がん検診 / 深層学習 / 機械学習 / 医用システム / Laxative-free |
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| 研究開始時の研究の概要 |
大腸がん検診の検査法の一つにCT画像から仮想的に大腸内視鏡画像を生成し，大腸内の診断を行うCTコロノグラフィ検査がある．CTコロノグラフィ検査では，仮想的に腸管洗浄を行う電子クレンジング(electronic cleansing:EC)を用いることで被験者の負担を減らすことが期待できるが緩下剤を服用する必要がある．
本研究課題では，新たに3次元CT画像およびvirtual endoscopyの動画像を用いたハイブリッド学習によるEC法を開発し，大腸がん検診の受診率向上を目指した「緩下剤なしのCTC検査」の実現を目的とする．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，新たに3次元CT画像およびvirtual endoscopyの動画像を用いたハイブリッド学習によるEC法を開発し，「緩下剤なしのCTコロノグラフィ検査」の実現を目指している．令和3年度はvirtual endoscopy像を用いたGANによるEC法の開発をおこない初期実験を試みた．しかし，virtual endoscopy像を用いたEC法は3次元CT画像を用いたEC法と比較すると大幅に精度が劣ることが分かった．
そこで，令和4年度は時系列情報を考慮できるrecycleGANを用いたEC法の開発を試みた．腸管に沿った断面画像を用意し学習及び評価の実験を行ったところ，ECを行うことが可能となった．断面画像にmulti-planar reconstruction (MPR)画像を用いた場合の学習が最も良かったがvirtual endoscopy像を直接生成することはできないという欠点が挙げられた．Virtual endoscopy像のみの場合は依然として大幅に精度が劣っていたが，virtual endoscopy像とMPR画像を組み合わせた場合は，直接virtual endoscopy像を生成することができた．しかしながら，依然として従来の3次元CT画像を用いたEC法と比較すると精度が劣るため，更なる改善が必要であることが分かった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
Virtual endoscopy像を用いたEC法の開発を進めることができ，様々な課題を見つけることができたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
Virtual endoscopy像を用いたEC法の改良を行うとともに，3次元CT画像を用いたEC法とのハイブリット学習によるEC法について検討する．
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