| 研究課題/領域番号 |
19K20709
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山本 詩子 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(RPD) (70707405)
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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 | 画像変換 / 多装置 / MRI / 敵対的生成ネットワーク / Cycle GAN / 機械学習 / スパース推定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究計画では、撮像装置や撮像時期の異なる生体画像の画像間のわずかな見た目の違いを変換して合わせる手法を開発し、医師による読影を支援する技術の開発を目的としている。多くの病院で非侵襲的に生体内を観察できるMRI装置による画像診断が導入されているが、MRI装置は病院ごとにメーカーや特性が異なり、また一つの病院内で複数の装置を導入している場合もある。撮像装置が異なると、同様の撮像シーケンスで撮った画像でも、コントラストや色味や滑らかさといった画像の見た目がわずかに異なるため、医師の読影ストレスの増加を引き起こしている。そこでこの画像の見た目を均質にし、読影をサポートする技術の開発が望まれている。
計画2年目である本年度は、本質的に重要な要素を見つけ出すスパース推定に基づいて見た目の違いに関係する重要な要素を抽出するプログラムの開発に取り組んだ。また、1年目に開発したMRI画像同士の見た目を合わせる変換器のさらなる改良に取り組んだ。MRI画像の見た目を合わせる変換器は、対応の無い画像同士の変換方法の一つである敵対的生成ネットワークを利用して、異なる装置で撮像したMRI画像の見た目を変換した。日常の診療で同一人物が複数の装置で撮像されることはほぼ無いため、対応の無い画像データに適用できる教師無し学習を用いた。1年目に開発した変換器では、MRI画像を小さいパッチに分けて、1枚の画像の中のどの部分であるかを同定せずに見た目変換を行っていが、画像を分けずにスライス全体で変換する方法を採用することにし、見た目変換をより良く行うことができるようになった。スパース推定に基づいて重要な要素を抽出するプログラムの開発においては、関連する他プロジェクト研究におけるスパース推定との相補的な開発を行い、本年度中に開発することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
計画2年目である本年度は、本質的に重要な要素を見つけ出すスパース推定に基づいて見た目の違いに関係する重要な要素を抽出するプログラムの開発に取り組んだ。また、1年目に開発したMRI画像同士の見た目を合わせる変換器のさらなる改良に取り組んだ。日常の診療で同一人物が複数の装置で撮像されることはほぼ無いため、MRI画像の見た目を合わせる変換器は、対応の無い画像同士の変換を教師無し学習する敵対的生成ネットワークを利用した。1年目に開発した変換器では、MRI画像を小さいパッチに分けて、1枚の画像の中のどの部分であるかを同定せずに見た目変換を行っていた。風景写真などの一般画像では、対象物を写す距離や角度はばらばらであり画像の中のどこに対象物が写っているかは重要ではないため、画像を全体のまま変換しても小さいパッチに分けて変換してもさほど影響は無い。しかしMRI画像の特に頭部の画像は常に画像の真ん中に対象物が写っており、周囲は信号が無く真っ暗であるため、画像の見た目を変換する際に小さく分けたパッチが変換後に異なる位置のパッチと合わせるように変換されてしまうと対象物中の見た目が上手く変換できないことが分かった。そこで画像を分けずにスライス全体で変換する方法を採用することにし、見た目変換をより良く行うことができるようになった。また、頭部のMRI画像の中で特に後頭部の輝度値が撮像装置ごとに異なり、医師による読影を妨げている。スパース推定により抽出された見た目の違いに関係する重要な要素と、後頭部の輝度値との関連性を検討したが、充分な解析には至らなかった。本年度は新型コロナウイルス感染症の感染拡大防止のため研究室における研究活動を通常通り進めることが難しかったため、スパース推定による重要な要素の解析が充分に行えず、計画よりもやや遅れていると言わざるを得ない。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の進め方は研究計画書に従って、まず本質的に重要な要素を見つけ出すスパース推定に基づいて、医師の知見と一致する画像の見た目の違いに影響する要素と、後頭部と頭蓋骨の輝度値との関連性を解析する。医師が意識的に見た目の違いに注目している要素だけではなく、医師が無意識に重要視している要素の理解に繋げ、見た目の変換器をさらに改良する。これまでに開発した見た目変換器で、部分的に高輝度値がある画像を変換すると、高輝度値部分を変換することに捕らわれて、その他の通常の輝度値幅にある部分が上手く変換できなくなる課題が残されている。部分的な高輝度値のように、医師が意識的に注目している見た目の違いに関しては、従来の画像処理を応用した処理を、見た目変換前の前処理として行うことも検討する。それにより、医師が無意識に重要視している要素の抽出に寄与することが期待できる。
そして、これまでに開発した見た目変換器とスパース推定の方法を応用し、病気の初期画像と病気の進行後の画像との間で見た目変換を行い、病気の早い段階では見つけることの困難な異常を見つけやすくする技術を開発する。病気が進行するとわずかに形状の変化も伴うと考えられるため、見た目変換器に近傍のピクセル情報だけでなく画像内の離れた領域との相関情報を取り込む。初期から進行後へと変換した画像で医師が診断を行うことで、異常を早期に発見することが期待できる。同時にスパース推定することで、病気の進行に伴う異常の変化にとって重要な要素を解明することに繋がる。コンピュータが異常部位を検出するのではなく、画像全体の見た目を医師が読影し診断しやすい画像へと変換するようにコンピュータがサポートすることにより、診療に役立つ高い精度で実応用できる可能性が高まる。それらの結果から見た目変換器のさらなる性能評価を行い、学会発表および投稿論文の作成を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
本年度に得られた研究成果について内容をまとめて論文誌への投稿を準備中であるが、論文誌への掲載には至らず論文誌に掲載されるのが次年度となった。したがって、論文の論文誌への投稿料および論文投稿に関わる費用を次年度に繰り越す必要が生じた。また、本年度は新型コロナウイルス感染症の感染拡大防止のため研究室における研究活動を通常通り進めることが難しかったため、MRI装置を用いた実験やデータの収集が予定通り行えなかったことから、それらの費用を次年度に繰り越す必要が生じた。
（使用計画）
本研究成果の論文誌への投稿料および論文投稿に関わる費用に使用する。また、本年度に行えなかったMRI装置を用いた実験やデータの収集を次年度にまとめて行うため、それらの費用に使用する。次年度も引き続き新型コロナウイルス感染症の感染拡大防止対策が必要となることが想定されるため、感染拡大防止対策を講じた上で研究計画通りに研究を進めるために必要な物品などの費用にも使用する。
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