深層学習を用いた仮想高線量化技術による放射線画像検査の被曝最小化

2019 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18H02761
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 鈴木 賢治 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任教授 (00295578)
• 研究分担者: 粟井 和夫 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (30294573) ; 小尾 高史 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (40280995)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 深層学習 / CT / 被曝低減 / 機械学習 / 雑音除去

研究実績の概要

１）３次元胸部ファントムによる被曝低減技術の性能検証
昨年度は、2次元の深層学習（ディープラーニング）モデルを3次元に拡張し、臨床Computed Tomography (CT)で得られる3次元データを扱えるモデルにした。同時に、演算量削減手法の開発により、1回のCT検査のデータを高速に処理できるようにした。本年度は、精巧な胸部ファントム（京都科学社製）のCT像を、最低線量から最高線量まで（0.05-35 mSv）変化させて撮像した。次に、超低線量CT像（0.05, 0.1, 0.2 mSv）を入力画像、それに対応する最高線量CT像（35 mSv）を教師画像とし、3次元の深層学習モデルを学習した3次元の深層学習モデルは、３次元のカーネルを有し、カーネル内の３次元画素情報をニューラルネット回帰モデルの入力とする。入力は超低線量CTの３次元局所領域（カーネルと一致）の画素値、出力はそれに対応する高線量CT中の１画素の推定値である。学習は、教師画素と出力画素の二乗誤差が小さくなるよう、ニューラルネットの層間の重み係数を調整することにより行われた。すなわち、出力画像が教師画像として使われた高線量CT画像に近くなるように、学習が進んだ。学習後の深層学習モデルの性能を評価するため、学習後のモデルの出力画像（仮想高線量CT像）と本物の高線量CT像の画質を定量的に比較し、線量低減率を算出した。仮想高線量ＣＴ像と本物のＣＴ像の画質の関係を調べることにより、本手法で低減できる被曝線量を定量的に明らかにした。以上のように、本年度は、３次元胸部ファントムを用いて、3次元深層学習モデルによる被曝低減技術の性能検証を行った。

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

研究計画にて、計画したように、３次元胸部ファントムによる実験データを取得、3次元深層学習モデルによる被曝低減技術の性能を検証した。以上のように、本研究は、おおむね計画通りに進捗している。

今後の研究の推進方策

当初の研究計画に沿って、がん検診で得られた臨床CT像を取得・収集し、データベース化する。取得したデータを用いて深層学習モデルを学習し、機能・性能の評価を行う。臨床CT像のデータは、本研究の共同研究機関である、広島大学病院で行う。本病院では、CTによる肺がん検診において、被曝低減手法評価のためのデータ収集が行われてきた。これらの症例から肺腫瘍患者（“充実性結節”と検出が難しく淡い“すりガラス陰影“）を後ろ向き（レトロスペクティブ・スタディ）に選択し、手法の開発、検証、評価に用いることで、本手法で低減できる線量を定量的に明らかにする。

研究成果

• [国際共同研究] Illinois Institute of Technology(米国)
  • 国名: 米国
  • 外国機関名: Illinois Institute of Technology
• [雑誌論文] 医用画像システム (2020)
  • 著者名/発表者名: 鈴木賢治
  • 雑誌名: JMAI Letter 巻: 2 ページ: 53-54
• [雑誌論文] Separation of bones from soft tissue in chest radiographs: Anatomy‐specific orientation‐frequency‐specific deep neural network convolution (2019)
  • 著者名/発表者名: Zarshenas Amin、Liu Junchi、Forti Paul、Suzuki Kenji
  • 雑誌名: Medical Physics 巻: 46 ページ: 2232～2242
  • DOI: 10.1002/mp.13468
  • 査読あり / 国際共著
• [学会発表] Neural Network Convolution (NNC) Deep Learning for Radiation Dose Reduction in Digital Breast Tomosynthesis (DBT) (2020)
  • 著者名/発表者名: Y. Onai, Z. Jin, T. Obi and K. Suzuki
  • 学会等名: Proceedings of Annual Meeting of Research Center for Biomedical Engineering 2019
• [学会発表] Medical Imaging & AI - Fundamentals (2020)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 46th Winter School of Optical Society of Japan
  • 招待講演
• [学会発表] AI in Medical Image Processing and Diagnosis of Chest (2020)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: The 12th Annual Meeting of Japanese Society of Pulmonary Functional Imaging
  • 招待講演
• [学会発表] Cutting-edge and Translational Research in Medical Image Processing with Deep Learning and AI-aided Diagnosis (2020)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 3rd Annual Meeting of Japanese Gastrointestinal Virtual Reality Association
  • 招待講演
• [学会発表] Translational Research in Medical Image Processing with Deep Learning and AI-aided Diagnosis (2020)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2nd Annual Meeting of Japanese Association for Medical Artificial Intelligence
  • 招待講演
• [学会発表] Measuring System Entropy with a Deep Recurrent Neural Network Model (2019)
  • 著者名/発表者名: Martinez-Garcia M., Zhang Y., Suzuki K., and Zhang Y.
  • 学会等名: Proc. 2019 IEEE 17th International Conference on Industrial Informatics (INDIN)
  • 国際学会
• [学会発表] Development of Deep-learning Segmentation for Breast Cancer in MR Images based on Neural Network Convolution (2019)
  • 著者名/発表者名: Wang Y., Jin Z., Tokuda Y., Naoi Y., Tomiyama N., and Suzuki K.
  • 学会等名: International Conference on Computing and Pattern Recognition (ICCPR 2019)
  • 国際学会
• [学会発表] Neural Network Convolution Deep Learning for Semantic Segmentation of Breast Tumor in MRI (2019)
  • 著者名/発表者名: Wang Y., Jin Z., Tokuda Y., Naoi Y., Tomiyama N., Suzuki K.
  • 学会等名: Proc. of 4th International Symposium on Biomedical Engineering (ISBE2019)
• [学会発表] Radiation dose reduction in chest CT at a micro-dose (mD) level by noise simulation and noise-specific anatomic neural network convolution (NNC) deep-learning (DL) with K-means clustering (2019)
  • 著者名/発表者名: Zhao Y., Zarshenas A., Higaki T., Awai K., and Suzuki K.
  • 学会等名: Program of Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA)
  • 国際学会
• [学会発表] AI Doctor and Smart Medical Imaging with Deep Learning (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2019 3rd International Conference on Artificial Intelligence, Automation and Control Technologies (AIACT 2019)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Virtual Dual-Energy Chest Imaging (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2019 AAPM Summer School - Practical Medical Image Analysis
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Introduction to Machine Learning I - Traditional Methods (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2019 AAPM Summer School - Practical Medical Image Analysis
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 世間の流行に左右されない深層学習所感 (2019)
  • 著者名/発表者名: 鈴木賢治
  • 学会等名: 第38回日本医用画像工学会大会 (JAMIT 2019)
  • 招待講演
• [学会発表] AI Doctor and Smart Medical Imaging with Deep Learning (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2019 4th Asia-Pacific Conference on Intelligent Robot Systems (ACIRS 2019)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Deep Learning-based AI in Medical Image Processing and Computer-aided Diagnosis (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: International Conference on Alzheimer’s Disease & Dementia (Alzheimer 2019)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Smart Medical Image Processing and Diagnostic Aid with Deep-Learning-Driven-AI (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 1st International Promotion Forum for Super Smart Society
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Deep Learning in Medical Image Processing, Pattern Recognition, and Diagnosis (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: International Conference on Computing and Pattern Recognition (ICCPR 2019)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Deep Learning-based AI in Medical Image Processing and Computer-aided Diagnosis (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2nd International Conference on Medical Imaging and Case Reports (MICR 2019)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Deep Learning for Image Processing, Patten Recognition, and Diagnosis in Medicine (2019)
  • 著者名/発表者名: Suzuki K.
  • 学会等名: 2nd Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference (AICCC 2019)
  • 国際学会 / 招待講演
• [図書] Machine Learning and Medical Engineering for Cardiovascular Health and Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting (2019)
  • 著者名/発表者名: Liao H., Balocco S., Wang G., Zhang F., Liu Y., Ding Z., Duong L., Phellan R., Zahnd G., Breininger K., Albarqouni S., Moriconi S., Lee S.-L., Demirci S., Suzuki K., Greenspan H., Wang Q., van Ginneken B., Zhou L.
  • 総ページ数: 199
  • 出版者: Springer International Publishing
  • ISBN: 978-3-030-33327-0
• [図書] Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging and Clinical Image-Based Procedures (2019)
  • 著者名/発表者名: Greenspan H., Tanno R., Erdt M., Arbel T., Baumgartner C., Dalca A., Sudre C.H., Wells III W.M., Drechsler K., Linguraru M.G., Oyarzun Laura C., Shekhar R., Wesarg S., Gonzalez Ballester M. A., Suzuki K., Liao H., Wang Q., van Ginneken B., Zhou L.
  • 総ページ数: 184
  • 出版者: Springer International Publishing
  • ISBN: 978-3-030-32689-0