深層学習を用いた高精度ノイズ除去技術の脳画像研究への応用

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18K07712
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 大石 直也 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
• 研究分担者: 藤原 宏志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00362583) ; 鈴木 崇士 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10572224) ; 杉原 玄一 京都大学, 医学研究科, 助教 (70402261)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: MRI / 脳 / ノイズ除去 / 深層学習 / GPGPU

研究実績の概要

MRIに代表される非侵襲的脳画像法は、その画質の向上に伴い基礎・臨床医学の発展に大きく寄与してきた。しかし、ハードウェアや撮像時間の制約に伴う画像のノイズは解析や解釈上の障害となっている。このような現状を鑑み、申請者はこれまでGPGPU(General Purpose GPU)で超高速化した高精度ノイズ除去アルゴリズムおよびリアルタイムにノイズ除去パラメータを可変できる画像ビューアを独自開発し、その有用性を明らかにしてきた。近年、深層学習の登場により機械学習的アプローチが飛躍的に進歩しており、ノイズ除去においても有用性が示されつつある。本研究の目的は、脳画像に適した深層学習ベースの高精度ノイズ除去アルゴリズムを開発し、精神疾患患者を含むヒトや小動物の脳MRIに適応し、基礎・臨床応用の可能性を明らかにすることである。
2020年度では、3次元MRIを用いたノイズ除去深層学習技術を応用させて開発したマルチタスク深層学習アルゴリズムを用いて、脳主幹動脈閉塞患者の拡散強調画像から虚血コアの同定と予後予測を同時に学習させることで精度向上を実現し論文出版した。また、深層生成モデルを用いることで従来のU-Netベースの深層学習モデルよりもさらに高精度にノイズ除去を実現するアルゴリズムを開発し、短時間撮影したS/N比の低いMRIを通常時間撮影のMRIと同等の画質に復元することに成功した。小動物については、精神疾患モデルラットの形態MRIを高精度ノイズ除去することで微小領域の評価を可能とし、健常ラットとの相違について現在論文投稿中である。

研究成果

• [雑誌論文] Autistic traits are associated with the functional connectivity of between-but not within-attention systems in the general population (2020)
  • 著者名/発表者名: *Yoshimura S, Kobayashi K, Ueno T, Miyagi T, Oishi N, Murai T, Fujiwara H
  • 雑誌名: BMC Neuroscience 巻: 21 ページ: 49
  • DOI: 10.1186/s12868-020-00603-2
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Intact in vivo visualization of telencephalic microvasculature in medaka using optical coherence tomography (2020)
  • 著者名/発表者名: *Suzuki T, *Ueno T, Oishi N, Fukuyama H
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 10 ページ: 19831
  • DOI: 10.1038/s41598-020-76468-6
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Spatial patterns of amyloid deposition in patients with chronic focal or diffuse traumatic brain injury using 18F-FPYBF-2 PET (2020)
  • 著者名/発表者名: *Ubukata S, Oishi N, Higashi T, Kagawa S, Yamauchi H, Okuyama C, Watanabe H, Ono M, Saji H, Aso T, Murai T, Ueda K
  • 雑誌名: Neuropsychiatr Dis Treat. 巻: 16 ページ: 2719-2732
  • DOI: 10.2147/NDT.S268504
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Psychological resilience is correlated with dynamic changes in functional connectivity within the default mode network during a cognitive task (2020)
  • 著者名/発表者名: Miyagi T, *Oishi N, Kobayashi K, Ueno T, Yoshimura S, Murai T, Fujiwara H
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 10 ページ: 17760
  • DOI: 10.1038/s41598-020-74283-7
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Relationship between media multitasking and functional connectivity in the dorsal attention network (2020)
  • 著者名/発表者名: Kobayashi K, Oishi N, Yoshimura S, Ueno T, Miyagi T, Murai T, *Fujiwara H
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 10 ページ: 17992
  • DOI: 10.1038/s41598-020-75091-9
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Deep learning-derived high-level neuroimaging features predict clinical outcomes for large vessel occlusion (2020)
  • 著者名/発表者名: Nishi H, *Oishi N, Ishii A, Ono I, Ogura T, Sunohara T, Chihara H, Fukumitsu R, Okawa M, Yamana N, Imamura H, Sadamasa N, Hatano T, Nakahara I, Sakai N, Miyamoto S
  • 雑誌名: Stroke 巻: 51 ページ: 1484-1492
  • DOI: 10.1161/STROKEAHA.119.028101
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] 境界積分によるX線計算機断層撮影法の正則化 (2020)
  • 著者名/発表者名: *藤原宏志、大石直也
  • 雑誌名: 計算数理工学論文集（JASCOME） 巻: 20 ページ: 04-201219
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] MRI の機械学習による認知症の鑑別診断 (2020)
  • 著者名/発表者名: 大石直也
  • 学会等名: 第39回日本認知症学会学術集会
  • 招待講演
• [学会発表] 心房細動患者における機械学習を用いた脳卒中発症予測 (2020)
  • 著者名/発表者名: 西 秀久、大石 直也、赤尾 昌治、小川 尚、岸田 夏枝、土井 健人、川上 理、青木 友和、福田 俊一、塚原 徹也
  • 学会等名: 第79回日本脳神経外科学会総会