| 研究課題/領域番号 |
17K09061
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
村松 千左子 岐阜大学, 工学部, 特定研究補佐員 (80509422)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 乳腺腫瘤 / コンピュータ支援診断 / ディープラーニング / 全厨房超音波スキャナ / モデリング / マンモグラフィ / 類似画像 / 鑑別診断 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，乳がんの画像診断の高精度化と効率化を目指し，マンモグラフィ，乳腺超音波画像，乳房自動ボリュームスキャナ（ABVS）等で見つかった病変を対応付け，これらの画像から得られた情報を融合した画像診断支援システムを開発することである．
本年度はABVS画像における病変の自動検出手法の改善を行った．ディープラーニングネットワークのパラメータを調節することにより，精度の向上が見られた．現在は病変の検出と偽陽性削除の2段階で行っているため，処理を簡略化可能であるか別のネットワークを用いた検討を行っている．
ファントムを用いたABVS画像の3Dモデリングの実験では，ファントム画像のノイズ削減処理を行い，模擬病変の自動検出のテストを行った．実症例で学習させたネットワークを用いた結果，嚢胞は概ね検出可能であったが，学習ケースにサンプルが少なかった充実性の腫瘤の検出が困難であった．現在MRI画像との3次元位置合わせを行っているが，改善が必要である．今後新しいカスタマイズファントムを購入した実験と，別のメーカー(京都科学)のファントムを購入し汎用性を検討する予定である．
腫瘤の鑑別診断手法の検討のため，超音波画像を用いた分類ネットワークと，類似画像検索システムの検討を行った．マンモグラフィの結果と比較すると精度が少し劣るが，比較的高い分類精度，類似度推定精度を得た．今後マンモグラフィと超音波画像の両者を用いたマルチモダリティ分類・画像検索を検討する．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
ファントム画像の3次元モデリングにやや時間がかかっている．病理画像の入手と新症例のラベリング作業にやや時間がかかっている．その他の解析は概ね順調である．
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| 今後の研究の推進方策 |
マルチモダリティ撮影可能なファントムのノイズレベルが非常に高い為，別のメーカーのファントムの購入を検討する．こちらのファントムはマルチモダリティ対応ではないが，模擬病変の位置が比較的規則的であるため，MRI画像を用いず，ファントムのモデルと位置合わせを検討する．
画像解析はマンモグラフィと超音波画像を同時に用いた解析を行っていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
ファントムの再検討を行っていたため，予定の購入を控えた．次年度カスタマイズドファントムと別メーカーのファントムの購入を予定している．また，所属機関が変わるため，新しく処理用の計算機／ワークステーションを購入予定である．
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