研究課題/領域番号 |
19K09624
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分56020:整形外科学関連
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研究機関 | 岡山大学 |
研究代表者 |
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
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研究分担者 |
那須 義久 岡山大学, 大学病院, 助教 (30756101)
竹内 孔一 岡山大学, 自然科学学域, 准教授 (80311174)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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キーワード | 整形外科 / 超音波 / 人工知能 |
研究成果の概要 |
超音波検査の生産性を改善するために、超音波の2Dプローブをフリーハンドで動かした画像から三次元化を行う研究を行った。2Dプローブに光学センサーを装着しハード的に三次元情報を取得し、三次元再構成を行った。ハード性能がどれだけ向上しても微小な相対的ずれが生じるため、AIを用いて微修正する方法を研究した。その過程で、ハードを用いずにAIだけで疑似的な三次元化が可能であることを発見した。UMAPと呼ばれる次元削減手法を用いることで、画像のつながりをトポロジー空間として学習することで、同一断面を検出することが可能であり、それによって検査時間の短縮が図れることが判明した。
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自由記述の分野 |
整形外科
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
CTやMRIは3D画像として取得されるため、事後的に比較が可能であるため、撮像時に診断を行う必要がない。しかし超音波検査はCTやMRIと異なり三次元画像が残らず、また画像の質が検者の技量に依存するため、撮像現場で比較のために同一断面を描出する必要があり、それが検査時間の増大につながっていた。我々の手法は完全な3D化は困難であるが、疑似的な3D画像を通じて同一断面の検出が可能となるため、検査時間の短縮につながる。本手法を発展すれば、検査時間の短縮、ひいては医療費の削減や医療従事者の働き方改革につながる可能性がある。
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