| 研究課題/領域番号 |
20K11953
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
呉 海元 和歌山大学, 学内共同利用施設等, 名誉教授 (70283695)
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| 研究分担者 |
穂積 健之 和歌山県立医科大学, 医学部, 准教授 (30343411) [辞退]
吉野 孝 和歌山大学, システム工学部, 教授 (90274860)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 心エコー動画 / 深層学習 / 左室壁の6分画化 / 左室内腔抽出 / 医工連携 |
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| 研究実績の概要 |
心エコー動画からの心機能解析・評価支援システムを構築するために，実時間で動作できる，R4年度まで深層学習アルゴリズム（YOLACT、U-Net、アテンションU-net）に基づいた二腔断面の心エコー動画から左室壁の６分画化と左室内腔に関して、別々とセットで抽出方法をそれぞれ提案している．しかし、心エコー動画の多分類タスクに対し、これらのセグメンテーションモデルは動画データの時間軸情報を十分に活用できないため、生成されたセグメント化された動画には誤検出と検出漏れがあった。R４年度から、時系列の特徴を加えた心エコーデータセットを構築し、データの時空間特徴を十分に活用するためのマルチモデル融合モデル（MURAUNet）を提案している。7つのターゲットクラス（左室壁の６分画化＋左室内腔）と1つの背景クラスを分類するため、マルチ交差エントロピー損失関数を採用している。また、多クラスの場合、高いセグメンテーション精度を追求するために、損失関数の重みを最適化するために、クラス間に重みを追加した損失関数を提案している。比較評価結果は、提案手法（MURAUNet）が大きな誤検出や検出漏れなく、セグメント化された動画を効果的に予測できることを確認した。さらに、公開データセットCamus を使用して、医用画像セグメンテーションタスクにおけるMURAUnet の有効性を確認した。R4年度までメールやチームズを活用しながら、心エコー専門医（穂積医師）の指導に従って９人分、トレーニングと検証のデータ量が228枚から507枚に２倍以上増えた。R５年度、13人分まで拡大し、12 人の合計715 枚の内90％はトレーニングデータ、10％は検証データとし、残りの一人分はテストデータとした。R５年度の研究成果は、修士論文と卒業論文にそれぞれ１篇纏め、2023年3月開催した情報処理学会第85回全国大会に発表した。
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