| 研究課題/領域番号 |
20K11953
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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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)
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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| 研究成果の概要 |
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，初期段階では、既存の深層学習アルゴリズム（YOLACT、U-Net、アテンションU-net三種類のモデル）を改良・適用した。R5から、エコー動画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、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できるようになった。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。
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| 自由記述の分野 |
コンピュータビジョン
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存の医用画像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多くの誤検出と検出漏れがある。本研究では、時系列の特徴を加えた心エコー動画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を提案した。比較評価結果より、提案手法が既存モデルより誤検出や検出漏れを少なく、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。
本研究は、心エコー動画からの心臓局所壁運動を判定する医師の熟練度に依存せず、負担軽減に貢献できる。
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