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患者誤認防止に貢献する医用画像バイオメトリクスの臨床応用に向けて

研究課題

研究課題/領域番号 21K15827
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分52040:放射線科学関連
研究機関大阪大学

研究代表者

上田 康之  大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (50780805)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
キーワード生体認証 / 個人識別 / バイオメトリクス / 画像マッチング / 医用画像 / 画像認識
研究開始時の研究の概要

近年の医療は高度化,複雑化をたどり,医療従事者による患者確認に限界を迎えています.「検査を受けた患者」と「検査結果に記載されている患者」は100%同一である,と胸を張って言えない状況です.
本研究は,検査目的に撮像された医用画像に個人を識別する情報を付加する技術の開発です.本手法は医療従事者,主に診療放射線技師の患者確認に要する負担を低減しながらも,画像検査を取り巻く医療行為への信頼および医療従事者への安心を与え「患者を間違って検査しない」ために非常に有益です.
現時点ではまだ臨床に即応できる状況ではありませんが,この課題にて臨床応用に求められる性能を獲得できるアルゴリズム開発を目指します.

研究実績の概要

2023年は,胸部X線画像や体幹部位置決めCT画像を用いて深層学習による画像分類技術を応用した生体認証に関する基礎検討を行った.局所特徴点の数による生体認証性能の変化や,臨床画像データベースにて性能評価を実施した.胸部X線画像は撮影方向(後前,前後)毎,位置決めCT画像は撮影に使用するCT装置のベンダー(SIEMENS,GE)毎によるドメインギャップにて性能が低下することがこれまでの研究で懸念されている.本研究では,Deep Metric Learning によるドメイン適応を深層学習タスクに応用することを実施した.
評価方法は,データセット全体および各群に分類したサブセットについて,局所特徴点数を変化させて各生体認証性能を評価した.評価項目は従来法との比較のため,ROC曲線による解析および累積識別精度特性(Cumulative Match. Characteristics)曲線による解析を用いた.結果は,局所特徴点数1280点にて最大のパフォーマンスとなり,従来法では評価不能であった,胸部X線画像の撮影方向別,位置決めCT画像の装置別における識別性能についても評価可能であった.
以上の成果について"Journal of Digital Imaging"および"Journal of Imaging Informatics in Medicine" に論文を投稿し,受理された.

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

予定していた論文誌に投稿し,受理された.

今後の研究の推進方策

2023年度に公表した論文では,位置決めCT画像の生体認証は体内金属が影響することをlimitationとして述べており,この対策は新たな深層学習モデル応用研究である.
また,単一施設による本研究の高くない信頼性を向上するためにマルチセンター・スタディを検討する.

報告書

(3件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (6件)

すべて 2024 2023 2022 2021

すべて 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 1件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 4件)

  • [雑誌論文] Patient Re-Identification Based on Deep Metric Learning in Trunk Computed Tomography Images Acquired from Devices from Different Vendors2024

    • 著者名/発表者名
      Ueda Yasuyuki、Ogawa Daiki、Ishida Takayuki
    • 雑誌名

      Journal of Imaging Informatics in Medicine

      巻: online first 号: 3 ページ: 1124-1136

    • DOI

      10.1007/s10278-024-01017-w

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Patient Identification Based on Deep Metric Learning for Preventing Human Errors in Follow-up X-Ray Examinations2023

    • 著者名/発表者名
      Ueda Yasuyuki、Morishita Junji
    • 雑誌名

      Journal of Digital Imaging

      巻: 36 号: 5 ページ: 1941-1953

    • DOI

      10.1007/s10278-023-00850-9

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Biological fingerprint for patient verification using trunk scout views at various scan ranges in computed tomography2022

    • 著者名/発表者名
      Ueda Yasuyuki、Morishita Junji、Kudomi Shohei
    • 雑誌名

      Radiological Physics and Technology

      巻: 15 号: 4 ページ: 398-408

    • DOI

      10.1007/s12194-022-00682-2

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] 最近のRPT誌レビュー論文から:放射線診療関連技術および法病理学における自動画像認識および自動識別技術2021

    • 著者名/発表者名
      杜下 淳次, 上田 康之
    • 雑誌名

      医学物理

      巻: 41 号: 3 ページ: 158-159

    • DOI

      10.11323/jjmp.41.3_158

    • NAID

      130008113800

    • ISSN
      1345-5354, 2186-9634
    • 年月日
      2021-09-30
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Personal Identification Using Radiological Technology and Advanced Digital Imaging: Expectations and Challenges2021

    • 著者名/発表者名
      Junji Morishita,Noriaki Ikeda,Yasuyuki Ueda,Yongsu Yoon,Akiko Tsuji
    • 雑誌名

      Journal of Forensic Research

      巻: 12

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] 最近の RPT 誌レビュー論文から2021

    • 著者名/発表者名
      Morishita Junji、Ueda Yasuyuki
    • 雑誌名

      日本放射線技術学会雑誌

      巻: 77 号: 8 ページ: 876-878

    • DOI

      10.6009/jjrt.2021_JSRT_77.8.876

    • NAID

      130008076266

    • ISSN
      0369-4305, 1881-4883
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書

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公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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