人工知能による伴侶動物のX線像におけるBone Suppression処理の開発

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K15673
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分42020:獣医学関連
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 新坊 弦也 北海道大学, 獣医学研究院, 特任助教 (10839252)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: Bone suppression / 深層学習 / 伴侶動物 / X線

研究成果の概要

猫の胸部CT画像356症例分を収集し、CT画像から骨の信号値を0に変換した。信号値の変換前後のCT画像の平均値投影像を擬似的なX線画像および骨除去X線画像とした。これらを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に学習させ、擬似X線画像から骨陰影を除去する学習モデルを作成した。この擬似X線画像における学習済みCNNに対し、猫の胸部X線を低解像度化して入力した。出力された画像を元のX線画像の解像度まで復元することにより、骨除去X線画像を生成することができた。

自由記述の分野

伴侶動物画像診断

研究成果の学術的意義や社会的意義

精度評価は未実施ではあるものの、本研究では動物において過去に適用困難であった胸部X線画像から骨陰影を除去するBone Suppression処理を深層学習を用いて開発した。この画像処理を用いることによりX線読影時の肺野の視認性が向上し、胸部疾患の診断精度の向上に寄与することが期待される。CT検査に全身麻酔が要求される伴侶動物臨床においては、胸部疾患の診断をX線検査に頼らざるを得ない場面に頻繁に遭遇する。したがって、本研究によって得られた画像処理は伴侶動物臨床における強力な診断支援ツールとなり得る。