深層学習を用いた超音波画像からのSPIDDM診断支援システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号	24K15775
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分90130:医用システム関連
研究機関	新潟医療福祉大学
研究代表者	長谷川晃新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 講師 (20749999)
研究期間 (年度)	2024-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス	交付 (2024年度)
配分額 *注記	4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円) 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円) 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円) 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワード	SPIDDM / 深層学習 / 超音波 / 病変検出 / 診断支援システム
研究開始時の研究の概要	まず、同意が得られた健常被験者（ボランティア）の膵体積を超音波とMRIで比較する。MRIで計測した膵体積を基準とし、超音波で計測される膵体積の精度を明らかにする。続いて、膵臓の領域を深層学習で自動的に抽出することを目指す。①膵臓が描出されている画像と描出されていない画像を深層学習により自動分類し、②膵臓が描出されている画像から膵臓の領域を自動検出する人工知能を開発する。そして、人工知能が自動抽出した膵臓の領域から膵体積を自動計測する。最後にMRI画像で計測した膵体積を基準として、超音波画像から深層学習により自動的に求められた膵体積の精度を検証する。