研究課題
本研究テーマにおいては、医用画像データの構造化に関する検討を行うと共に、複数モダリティを利用することのできるデータ解析ツール構築に関する研究を進めてきた。医用画像の構造化については、CTスキャンやMRI画像を対象として、1枚の画像だけでなく、病患部を特徴づける前後の連続性に着目した特徴抽出を考案した。それに伴い、病患部の画像特徴について詳細に分析し、それらを分類するために必要な特徴とその抽出法について検討した。さらに、画像特徴だけでなく、放射線科医の診断活動に着目し、病患部の疑いのある画像を見る時間が長いという仮定に基づいて、閲覧時間と異常個所の存在との間の相関について検討した。それらの特徴を用いて連続画像の画像特徴と閲覧時間を用いた構造化に取り組んだ。その結果、連続画像の特徴と閲覧時間については、個人差が大きく明確な相関は得られなかったが、何らかの特徴との相関の存在について示唆が得られた。本テーマにおいては、さらに、診断活動を行い、医用画像ビッグデータを実際に活用する実際の現場に赴き、本研究でのデータ解析ツールを実際に使用してもらうことにより、その効果について検討した。双方の結果より、複数の特徴を用いることにより、明確な構造化手法の構築に関する検討を行った。また、ＳＶＭやＣＮＮなどの機械学習の利用を検討した。複数モダリティを用いたインタフェースについては、音と振動に着目し、医用画像を閲覧中の医師に対して、警告音を発して画像に含まれる異常性を表すことによる診断活動への影響を調べた。また、振動子を用いたインタフェースについても同様に利用者に与える影響について調査を行った。
すべて 2017
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)
Proceedings of Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems
巻: - ページ: 785～794
10.1007/978-3-319-61566-0_74
