2019 年度実績報告書

4次元DCNNを用いたEOB-MR画像における肝結節性病変自動検出システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号	17K17653
研究機関	東京大学
研究代表者	竹永智美東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (80779786)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード	自動検出 / FC-ResNet / Gd-EOB-DTPA / 深層畳み込みニューラルネットワーク / segmentation
研究実績の概要	最終年度までに実施した研究成果は下記のとおりである。 (1)データベースの作成　210症例分のEOB-MR画像における病変ラベルデータを作成した。また，60症例分の体幹ラベル・肝臓ラベルデータを作成した。 (2)肝臓のセグメンテーション　FC-ResNet(fully convolutional residual network)を用いEOB-MR画像における肝臓セグメンテーションを行った。入力画像を多時相3次元画像とすることで，不均一補正を行わずに高精度な抽出が可能であった。また，出力画像を肝臓ラベルと体幹ラベルの2 channelとすることでDICE係数のさらなる向上が可能であった。 (3)肝結節性病変の検出　上述の手法で肝臓領域を決定した後に，4D-DCNNにより病変を検出することで検出性能を向上させることが可能であった。