|
① ナビゲーションを用いた２Dプローブ解析
２Dプローブに光学センサーを装着しナビゲーションを用いて三時点位置情報を取得し、それをもとに三次元再構成を行った。しかし超音波装置の精度が向上した結果、光学センサーの三次元位置精度以上に画像の解像度が向上していることが判明した。ハード的手法で三次元計測精度を向上させたとしても、最終的にはソフトを用いた微修正を行う必要がある。AIを用いた微修正の性能が向上してきた結果、逆に考えて最初からどれだけソフトの身を用いて精度を向上し得るかを検討した。
② ソフト（AI）を用いた
光学センサーを用いて粗く三次元化した三次元情報を、AIを用いて微調整する手法を発展させて三次元化を行った。その過程でAIの教師なし学習手法を発見した。画像の連続性を学ぶことで画像のつながりが学べることが判明した。人間が頭の中で感じているような画像間のつながりを学べるAIを作り、トポロジーが学習できないかどうかを検討した。UMAPを用いることで、距離情報は消失しているがつながり情報は保持された空間、トポロジー空間が学習できることが判明した。
その結果、同一断面の検出という三次元化とは異なる臨床的有用性を構築できることが判明した。超音波画像は筋肉などの非剛体変形をきたす組織を含むため、撮像ごとに非剛体変形をきたす部位では同一断面の検出が困難であるがトポロジー空間を経由することで、柔らかいマッチングが可能であることが判明した。健常人を対象に同一断面の描出を検討したところ、それなりの精度で同一断面の検出が可能であった。また同一人物でなくとも部位のマッチングが可能であるため、特定の健常人を共通座標にして複数人の位置合わせなども可能であることが判明した。
|
