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2020 年度 実施状況報告書

三次元深層学習ネットワークの軽量化と肝臓疾患の計算機支援診断への応用

研究課題

研究課題/領域番号 20K21821
研究機関立命館大学

研究代表者

陳 延偉  立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)

研究分担者 岩本 祐太郎  立命館大学, 情報理工学部, 助教 (30779054)
研究期間 (年度) 2020-07-30 – 2023-03-31
キーワード深層学習 / 三次元畳み込みニュートラルネットワーク / 軽量化 / 肝臓セグメンテーション / 肝臓腫瘍検出
研究実績の概要

現在医用ボリューム画像用三次元深層学習ネットワークの開発とその軽量化手法に関する開発と、医用画像の画質改善、肝臓セグメンテーションおよび肝臓腫瘍検出に関する応用研究を行っている。以下の成果が得られている。
(1)三次元肝臓セグメンテーションするための軽量化深層学習ネットワーク(Lightweight 3D U-Net)を開発した。また、その軽量化モデルを開発した。その成果を2020年10月に開催された国際学会IEEE GCCE2020で発表した。
(2)三次元医用画像の画質を改善するための深層学習ネットワークを開発した。その軽量化モデルも開発した。その成果を2020年6月に開催された国際学会InMed2020で発表した。
(3)Attention Mask-RCNN法を提案し、肝臓の腫瘍検出とセグメンテーションに適用し、その有効性を検証した。その成果は2021年1月に開催された国際学会IEEE ICCE2021および2020年9月に開催された電子情報通信学会医用画像研究会にて発表した。

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

上記の実績に記述したように、当初計画していたベースラインとなる医用ボリューム画像用三次元深層学習ネットワークの開発とその軽量化手法を開発し、医用画像の画質改善、肝臓セグメンテーションおよび肝臓腫瘍検出に適用した結果、その有効性を確認することができた。今後、これらの手法の高精度化を進めていく。

今後の研究の推進方策

(1)3D U-Netを改良し、高精度な3次元セグメンテーションを実現できる深層学習ネットワークを開発する。
(2)三次元医用画像の画質を改善する手法の高精度化を行う。その有効性を様々なボリュームデータに適用し、検証する。
(3)高精度を維持しながら、三次元深層学習ネットワークを軽量化できる手法を新たに開発する。
(4)本年度提案した Attention Mask-RCNNを三次元に拡張し、CTボリューム画像における三次元腫瘍検出とセグメンテーションを行う。さらに、その軽量化を行う。

次年度使用額が生じた理由

2020年度は、コロナ禍のため、予定していた研究出張(出張旅費)や学生による医用画像データベース構築(謝金)などを取りやめたので、2021年度に繰り越して実施する予定である。具体的に、国際学会MICCAI2021(フランス)、ICIP2021(アメリカ)などに出張する予定である。学生には、医用ボリューム画像の収集とデータベース構築を行っていく。

  • 研究成果

    (7件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 4件、 招待講演 1件)

  • [国際共同研究] Zhejiang University/Zhejiang Lab(中国)

    • 国名
      中国
    • 外国機関名
      Zhejiang University/Zhejiang Lab
  • [学会発表] Automatic Detection and Segmentation of Liver Tumors in Multi-Phase CT Images by Phase Attention Mask R-CNN2021

    • 著者名/発表者名
      Ryo Hasegawa, Yutaro IWAMOTO, Xianhua HAN, Lanfen LIN, Hongjie HU, Xiujun CAI, and Yen-Wei CHEN
    • 学会等名
      39th IEEE International Conference on Consumer Electronics (IEEE ICCE2021)
    • 国際学会
  • [学会発表] 高効率かつ高精度な三次元ボリューム画像のセグメンテーション法2021

    • 著者名/発表者名
      He Li,岩本祐太郎, 韓先花, 陳延偉
    • 学会等名
      日本生体医工学会生体画像と医用人工知能研究会
  • [学会発表] Deep Learning for Computer-aided Diagnosis and Surgery Support2020

    • 著者名/発表者名
      Yen-Wei Chen
    • 学会等名
      2020 3rd International Conference on Digital Medicine and Image Processing (DMIP 2020)
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] A Lightweight Deep Network for 3D Medical Image Segmentation2020

    • 著者名/発表者名
      Kawahara Toshiki, Yinhao Li and Yutaro Iwamoto, Lanfen Lin, Yen-Wei Chen
    • 学会等名
      2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics(GCCE)
    • 国際学会
  • [学会発表] A 3D Shrinking-and-Expanding Module with Channel Attention for Efficient Deep Learning-Based Super-Resolution2020

    • 著者名/発表者名
      Yinhao Li, Yutaro Iwamoto, and Yen-Wei Chen
    • 学会等名
      International Conference on Innovation in Medicine and Healthcare(InMed2020)
    • 国際学会
  • [学会発表] Attention Mask R-CNNを用いたマルチフェ ーズCT画像における肝臓腫瘍候補の自動検出2020

    • 著者名/発表者名
      長谷川諒・岩本祐太郎・Lanfen Lin・Hongjie Hu・陳延偉
    • 学会等名
      電子情報通信学会医用画像研究会

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公開日: 2021-12-27  

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