2017 Fiscal Year Research-status Report
医用画像ビッグデータ解析によるコンピュータ支援診断システム開発
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17K10403
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
堀 雅敏 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (00346206)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大西 裕満 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (20452435)
佐藤 嘉伸 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70243219)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 臨床 / 放射線 / ビッグデータ / コンピュータ支援診断 / 画像解析 / CT / MRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
3次元CT画像ビッグデータを用いて、1) 医用画像解析手法である「統計アトラス」の精度を改善し、2) 統計アトラスと深層学習の組み合わせ技術を開発し、これらの応用として3) 画像診断分野での臨床アプリケーション開発を試みるのが本研究の目的である。本研究では、統計アトラスと呼ばれる工学手法とビッグデータの機械学習を結びつけることで、ビッグデータ解析の基盤技術を確保すると共に、臨床アプリケーション開発につなげる。これにより、1) 患者の管理・治療の向上、2) 放射線診断医の省力化、3) 人工知能研究および産業への貢献することを目指している。
平成29年度研究実施計画では、「3次元医用画像ビッグデータ（１万例）による統計モデル構築・解析 ― 画像ビッグデータの統計的表現を扱うための工学的基盤技術確立」を行うこととなっていた。この計画に沿って、対象疾患を特定せずに、3次元医用画像CTデータ（画像スライス厚：0.5-1mm）を約3000例集積した。さらに、医用画像ビッグデータからの臓器・血管領域自動抽出と形状解析を実現するための工学的手法の確立に努めて、1) 肝領域の自動抽出と肝形状特徴を解析することで肝線維化の程度を評価する手法や、2) 腹部造影CT画像から腎動脈枝を自動抽出する手法の開発を行った。
平成29年度の研究により、統計アトラスおよびビッグデータ機械学習（深層学習）を用いた医用画像解析技術を確立し、臨床的に有用なシステムを開発する為の重要な成果を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
画像データ収集が約3000例にとどまっており、当初計画の10000例を下回っている。その他の事項については概ね順調である。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究の方向については大きな問題が無いと考えている。しかし、当初予定で3次元画像データ10000例を収集する予定だったが、実際には約3000例であった。このため、平成30年度もデータの収集に努める。その他については、概ね順調であり、研究計画に沿って研究を遂行する。
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Research Products
(2 results)
