| 研究課題/領域番号 |
18K16600
|
|---|
| 研究機関 | 日本大学 |
|---|
研究代表者 |
渡辺 充 日本大学, 医学部, 助教 (00792673)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| キーワード | 深層学習 / 頭部CT画像 / 脳卒中 / 頭部外傷 / 画像判定 |
|---|
| 研究実績の概要 |
平成30年度は、１．頭部CT画像の収集およびデータ解析環境の構築のため、ストレージ環境の整備と仮想マシンの構築、２．収集したデータに対する緊急度、重症度のタグ付け作業、３．一部テストデータを用いた画像認識の学習、４．本研究分野の動向および最新情報の習得のため、人工知能学会、脳神経外科学会学術総会などの学会・研究会に参加、５．画像判定装置のプロトタイプとなるJetsonの入手などを行った。
１．ストレージ環境および解析環境については概ね構築が完了している。頭部CT画像についてはなるべく多くの学習データを用いる必要があるため、引き続き収集中である。２．収集したデータについては逐次タグ付け作業を行っている。３．テストデータを用いた画像認識については動作を確認できた。４．各学会・研究会に参加し情報を収集することで以下の変更が必要であることが明らかとなった。当初全脳のデータを解析に用いる予定であったが、ワークステーションや作成予定である解析装置のメモリに読み込んで動作させることが難しいことが判明した。そこで各スライス毎に判定させるアルゴリズムを考案中である。また、当初用いる予定であった深層学習用のフレームワークである「Caffe」は最近活発に用いられておらず、「TensorFlow」などに豊富な情報が得られる傾向がある。今後の開発状況によって、必要な情報が得られやすいフレームワークに変更していく予定である。５．当初現場に持ち込んで用いる画像判定装置のプロトタイプとしてJetson TX2を用いる予定であったが、より高性能の後継機であるJetson AGX Xavierが発売されたため、これを入手しテスト環境を構築する予定である。
|
| 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
１．頭部CT画像の収集およびデータ解析環境の構築は概ね完了している。２．画像データはなるべく多く用意する必要があるため現在も収集を続けている。収集したデータに対する緊急度、重症度のタグ付け作業は逐次行っている。３．一部テストデータを用いた画像認識の機械学習については動作を確認できた。４．本研究分野の動向および最新情報の習得のため、各学会・研究会に参加した。その結果、一部データ加工の方法、用いるフレームワークの変更を検討している。５．画像判定装置のプロトタイプとなるJetson AGX Xavierを入手しテスト環境の構築中である。
以上の通りおおむね順調に進行している。
|
| 今後の研究の推進方策 |
本年度中を目途にデータの収集およびタグ付け作業を終える予定である。用いるフレームワークを決定し、画像判定のアルゴリズムを作成する。機械学習の精度向上のため、各パラメーターについて調整を行っていく。調整が難航する場合は、当初の予定通り判定する項目の数を減らして緊急度の高いものに絞って精度向上を目指す。調整については定まった方法は報告されておらず、経験的なところが多いようである。引き続き工学系および医学系学会に参加し、本研究分野の動向および最新情報を習得していく。
また画像判定装置のプロトタイプに上記学習結果を流用し、臨床の現場で現実的な時間内に画像判定が可能であるか確認を行っていく。
|
