| 研究課題/領域番号 |
19K17188
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立循環器病研究センター |
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研究代表者 |
太田 靖利 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (90388570)
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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 | 遅延造影 / 心臓 / 画像診断 |
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| 研究実績の概要 |
病理画像再現までの細分化したステップとして高分解能遅延造影の取得を中心に取り組んだ。現時点で一般的に用いられる192x240ピクセルの画像から最終的に460x576ピクセルの高解像画像を取得することに昨年度までに成功していたので、この高解像画像について、臨床例の蓄積を行って、空間分解能や局所の解剖構造描出の精緻化の程度、全体的な画質評価を行い、高分解能画像が従来画像と全体的な画質で同程度かつ既存の遅延造影画像に劣らない撮像コントラスト、撮像時間であること及び、解剖学的構造をより明瞭に描出出来ている事を確認した。この高分解能画像によるデータセットを作成して病理画像への変換に近づける研究を遂行するが、遅延造影画像撮像時に反転時間設定が撮像者によってことなり、コントラストが不均一となるもしくは不適切なタイミングで撮像されることがあり、データセットに組み込むことが難しい画像が散見された。このため撮像タイミングをディープラーニングを用いた人工知能により補正すれば撮像者の経験に依らず均一な学習用画像が取得出来との観点から、過去画像を用いて画像と適切な反転時間との差異を学習させ、補正用AIを作成した。更に撮像中に迅速かつ簡便に補正作業が行える様にこの人工知能をスマートフォンに組み込み、リアルタイム補正が行える様にし、良質の高分解能遅延造影が集積する事まで遂行した。
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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
当初の目的である病理様画像に近い画像として、心筋遅延造影画像の高分解能化を行って病理画像に近づく事が出来た。120例の臨床例を前向きに蓄積し、画質評価及び結果の解析を終了して、学会発表を行った段階である。この結果を論文に纏めている段階である。
本課題からスピンオフした課題として、良質な遅延造影を取得するためのAI開発を行った成果については論文投稿中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究期間終了後も引き続き、新たな知見を採り入れながら心筋遅延造影画像の高分解能化に取り組む予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究の成果を2本目の論文に纏めている段階であり、英文校正費として用いる予定である。
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