| 研究課題/領域番号 |
17K15868
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| 研究機関 | 北海道科学大学 |
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研究代表者 |
谷川原 綾子 北海道科学大学, 保健医療学部, 講師 (50711884)
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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 | オントロジー / 自然言語処理 / 画像診断 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、疾患を限定することなく多様な放射線診断機器から出力された画像を利用し診断支援を行う統合的画像診断支援システムの構築することを目指している。このシステムは、機械学習などの放射線画像処理技術と画像診断に係る知識モデル(オントロジー)を融合したものである。本年は、画像診断に係るオントロジー構築に向けて、画像診断用語の収集とオントロジー構築を進めた。
1．用語の収集について、画像診断に係る参考書の頭頚部画像解剖に関する文(病名、画像所見、モダリティに関連する810文)を抽出した。これらの文に対して、形態素解析を行い、用語を抽出した結果、総抽出語数は4803、異なり語数は1392となった。 そのうち、病名は143語、画像所見に関する語は1128語、画像検査法は11語が抽出された。
2．オントロジーの構築について、北米放射線学会から公開されている読影用語集RadLexをベースとして構築することとした。まず、1で抽出された用語とRadLexにおける表記の比較を行い、RadLexに存在しなかった用語を新規用語としてオントロジーに組み込むこととした。なお、Radlexに存在した語は病名で33語（23.1％）、画像所見では65語（5.8％）であった。オントロジー構築において、用語と用語の関係性(プロパティ)を記述する必要があるが、参考書の記載内容から、病名と画像所見の関係を"may_be_caused_by," 画像所見とモダリティの関係を"related_modality"として記述した。なお、このプロパティの記載方法はRadLexを参考にした。その結果、RadLexと比較して、新たに1513の関係が追加された。既存のオントロジーに新たな情報を組み込むことで、より詳細な語彙と語彙間の関係性が表現された知識モデルが構築された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の研究計画では、画像診断に係るオントロジーの構築を計画していたが、それぞれ一定の進展がみられた。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、今年度に構築した画像診断オントロジーに昨年度収集した画像処理に関わる知識を組み込み、統画像診断システムの基盤となるモデルの構築を進める。加えて、そのモデルの評価を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
英語論文の執筆が年度を跨いでしまい、英文校正費を次年度に回すこととした。
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