| 研究課題/領域番号 |
21K07578
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| 研究機関 | 大島商船高等専門学校 |
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研究代表者 |
橘 理恵 大島商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (90435462)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | CTコロノグラフィ / 電子クレンジング / 大腸がん検診 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，新たに3次元CT画像およびvirtual endoscopyの動画像を用いたハイブリッド学習によるEC法を開発し，「緩下剤なしのCTコロノグラフィ検査」の実現を目指している．令和3年度はvirtual endoscopy像を用いたGANによるEC法の開発をおこない初期実験を試みた．しかし，virtual endoscopy像を用いたEC法は3次元CT画像を用いたEC法と比較すると大幅に精度が劣ることが分かった．
そこで，令和4年度は時系列情報を考慮できるrecycleGANを用いたEC法の開発を試みた．腸管に沿った断面画像を用意し学習及び評価の実験を行ったところ，ECを行うことが可能となった．断面画像にmulti-planar reconstruction (MPR)画像を用いた場合の学習が最も良かったがvirtual endoscopy像を直接生成することはできないという欠点が挙げられた．Virtual endoscopy像のみの場合は依然として大幅に精度が劣っていたが，virtual endoscopy像とMPR画像を組み合わせた場合は，直接virtual endoscopy像を生成することができた．しかしながら，依然として従来の3次元CT画像を用いたEC法と比較すると精度が劣るため，更なる改善が必要であることが分かった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
Virtual endoscopy像を用いたEC法の開発を進めることができ，様々な課題を見つけることができたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
Virtual endoscopy像を用いたEC法の改良を行うとともに，3次元CT画像を用いたEC法とのハイブリット学習によるEC法について検討する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和4年度は海外渡航を要する国際会議への参加を見合わせたため，使用額に差が生じた．令和5年度は海外渡航を要する国際会議での発表を予定している．
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