| 研究課題/領域番号 |
19K08201
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
芳賀 昭弘 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021)
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| 研究分担者 |
古徳 純一 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195)
中川 恵一 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (80188896)
今江 禄一 東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (80420222)
生島 仁史 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (90202861)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | CT / MRI / 正規化 / 元素推定 / 機能推定 / 画像処理 / 超音波画像 |
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| 研究実績の概要 |
腫瘍悪性度の分類や予後予測に対し、医用画像解析が遺伝子情報解析に匹敵する可能性が指摘され、レディオミクスと呼ばれる新たな研究分野が形成されつつある。一方、その予測精度を高めるために必要となる高品質で大規模な医用画像データベースの作成において、装置間の機器的な相違や撮影条件の相違が大きな障壁となる。本研究では、この問題の根本的な克服に向け、臨床で撮影される医用画像の多様性を利用して単一の医用画像撮影プロトコルでは実現できない階層の情報抽出に基づいた正規化法を研究する。
当該年度研究期間内では、CT画像とMRI画像および超音波画像をそれぞれ単独の正規化に関連する研究を実施した。CT画像では、スペクトルCTに基づいた元素推定方法のアルゴリズムを応用し、CT装置のモデル化を行なった。このモデル化によってCT画像の様々な理論的研究の可能性が拡がり、当該年度ではシングルエネルギーCT・マルチエネルギーCTによる人体の電子密度推定精度の検討を行なった。また、近年放射線治療でよく使われるコーンビームCT（CBCT）への応用に向けて、エネルギースペクトルの推定方法を開発した。また、CBCT装置のモデル化に向け、X線の散乱計算を高速化するための新しい画像表現手法を検討した。MRI画像では、子宮頸がんのレディオミクスに関する研究を実施した。深層学習の入力に用いるT2画像と拡散強調画像に対してZ値や白色化による正規化の影響を調べた。超音波画像では、主に心エコーに対する研究を行なった。撮影断面の自動検出や心臓の駆出率の自動診断に関する研究を進め、撮影断面の誤分類における画質の影響や誤分類によって生じる心臓の駆出率再現性への影響を調べた。
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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
申請書で述べた本研究のゴールは正規化による医用画像特徴量の定量化である。そのため先ず行わなければならないことは、正則化方法の研究であった。採用する正規化のアプローチは、1. CT画像のみを用いた「元素分布推定による医用画像の正則化」、2. その発展型として「CT-MRI画像を用いた相互補完に基づく正則化」の２つに分けられており、当該年度における研究では前者を推し進めるとともに、MRI画像などそれぞれ単独な医用画像における標準的な正規化方法を調査した。申請書では、CT装置とともにコーンビームCT装置におけるモンテカルロ計算を用いた投影データの取得も計画されていたが、コーンビームCT装置に関しては2020度の研究に繰り越している。以上、予定より進展している部分と遅れている部分があるが、総じて概ね順調に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度に引き続き、CT画像・MRI画像・超音波画像それぞれに対する正規化の実現に取り組む。CT画像では、CT画像それ自体からエネルギースペクトルを推定する方法を開発する。コーンビームCTにおいては、散乱線シミュレーションの開発を進め、エネルギースペクトル推定方法の開発とともにそのモデル化を目指す。モデル化の精度評価はモンテカルロ法と比較することで行う。2020年度中にCT装置およびコーンビームCT装置の高速化されたシミュレーションモデルを開発し、人体を構成する元素の推定を実現するための学習データを大量に生成することで機械学習に基づく元素推定法の開発を進める。
MRI画像では、深層学習に用いるT2と拡散強調画像の画質の影響について調べるとともに、人体モデルに基づいた画像再構成の技術について検討を進める。超音波画像では、様々な装置で撮影された画像を画質で分類するモデルを作成し、分類された群間の画質変換を行うモデルを実装する。また、MRI画像と同じく、人体モデルに基づいた画像再構成の技術について調査・検討を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルス流行の影響で物品購入の遅延が生じたため。
4月に支払いが完了する予定である。
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