| 研究課題/領域番号 |
22KJ0281
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| 補助金の研究課題番号 |
22J15273 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
三浦 幹太 東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 超音波画像 / 3次元超音波 / ボリューム再構成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
超音波画像診断の利点を保ちつつ，体内を3次元的に解析するために，3次元超音波画像を用いた診断支援技術の開発を目的とする．超音波画像のみから再構成されるボリュームデータを用いて血管や筋肉などを3次元的に解析する．一般に広く用いられている超音波画像診断装置のみで3次元超音波画像を再構成するために超音波画像を用いた超音波プローブの位置姿勢推定手法を検討するとともに，超音波画像の高品質化手法および3次元超音波画像から血管や筋繊維を3次元的に解析する手法を検討する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，超音波画像診断の利点を保ちつつ，体内を3次元的に解析するために，3次元超音波画像を用いた診断支援技術の開発を目的とする．超音波画像のみから再構成されるボリュームデータを用いて血管や筋肉などを3次元的に解析し，スポーツ医学や臨床現場即時検査へ応用する．本研究の目的を達成するために，以下の3課題に取り組む．①超音波画像の高品質化：Radio-Frequency (RF) 信号から超音波画像への高品質な変換を検討する．②超音波画像のみからの3次元超音波画像の再構成：畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）を用いて超音波画像からプローブの操作位置を推定することで，超音波画像のみから3次元超音波画像を再構成する手法を検討する．③3次元超音波画像を用いた応用：①および②で得られる3次元超音波画像から血管や筋繊維を3次元的に解析する手法を検討し，診断支援やスポーツ医学への応用研究を行う．現在までに，課題①，課題②に関する研究を完了している．また，課題③に関する研究の一部を完了している．課題①では，低品質画像のRF信号と高品質画像のRF信号のペアからなるデータセットを構築し，深層学習によって品質改善過程をモデル化する手法の検討を行った．課題②では，超音波画像とその取得時のプローブの正確な位置姿勢パラメータのペアからなるデータセットを構築し，位置姿勢推定ネットワークにより画像から位置姿勢を推定する過程をモデル化する手法の検討を行った．課題③では，再構成された3次元超音波画像を診断支援やスポーツ医学に応用するために，3次元超音波画像を用いて血管などの3次元的形状を再構成する方法を検討した．
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