| 研究課題/領域番号 |
20K21821
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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| 研究分担者 |
岩本 祐太郎 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 講師 (30779054)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| キーワード | 三次元深層学習ネットワーク / 軽量化 / ボリューム画像 / 肝臓疾患 / セグメンテーション / 高解像度 |
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| 研究実績の概要 |
医用ボリューム画像をそのまま解析できる軽量化された効率的な三次元深層学習ネットワークの開発を目的に、以下の研究成果が得られた。
(1) コンピュータビジョンタスクの中で最も計算コストの高い三次元臓器セグメンテーションについて、軽量化された、高精度な深層学習モデル3D Multiple-Contextual ROI-Attention Networkを提案し、C T画像における高精度な三次元肝臓セグメンテーションを実現した。その成果を電子情報通信学会英文誌で発表した。
(2)医用画像の事前情報を用いて効率よくMRIの高解像化ができた。人工知能分野のトップ学術誌IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence（IF: 4.851）で発表した。
(3)三次元医用画像セグメンテーションの成果や三次元形態解析の結果はトップ国際学会ICCE2022 (H5 index: 27), ICASSP2022 (H5 index:110), EMBC2022 (H5 index: 43)などで発表した。
(4) 2022年6月に大会長として国際学会International Conference on Innovation in Medicine and Healthcareをギリシャで主催した。その論文集を本として
Springer社より出版した。また、2022年7月に第22回日本術中画像情報学会にて「AIと医用画像解析」という特別講演を行った。
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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
研究協力者がコロナの感染拡大の影響により、予定通り中国から来日できなかったためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後これまで開発した三次元深層学習ネットワークを様々な分野に応用していく。特に肝臓疾患の診断支援に応用していく。三次元肝臓セグメンテーション、肝臓腫瘍検出、肝臓腫瘍の鑑別などを中心に研究を進めていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
【理由】中国から研究協力者が2022年8月に来日し、開発した軽量化三次元ネットワークを用いた肝臓腫瘍の検出と鑑別に関する研究を行う予定だったが、2022年8月に出発地である天津市がコロナのため、ロックダウンされてしまった。そのため、研究協力者の来日が大幅に延期になってしまった。
【使用計画】2023年4月-9月 2022年度に開発した3D軽量化ネットワークを用いて肝臓と腫瘍のセグメンテーションを行う。
2023年10月-11月 セグメンテーションした肝臓と腫瘍に対して、その鑑別と再発予測を行う。
2023年12月 結果をまとめる。
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