2019 Fiscal Year Research-status Report
深層学習を用いた高精度ノイズ除去技術の脳画像研究への応用
| Project/Area Number |
18K07712
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
大石 直也 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤原 宏志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00362583)
鈴木 崇士 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10572224)
杉原 玄一 京都大学, 医学研究科, 助教 (70402261)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | MRI / 脳 / ノイズ除去 / 深層学習 / GPGPU |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
MRIに代表される非侵襲的脳画像法は、その画質の向上に伴い基礎・臨床医学の発展に大きく寄与してきた。しかし、ハードウェアや撮像時間の制約に伴う画像のノイズは解析や解釈上の障害となっている。このような現状を鑑み、申請者はこれまでGPGPU(General Purpose GPU)で超高速化した高精度ノイズ除去アルゴリズムおよびリアルタイムにノイズ除去パラメータを可変できる画像ビューアを独自開発し、その有用性を明らかにしてきた。近年、深層学習の登場により機械学習的アプローチが飛躍的に進歩しており、ノイズ除去においても有用性が示されつつある。本研究の目的は、脳画像に適した深層学習ベースの高精度ノイズ除去アルゴリズムを開発し、精神疾患患者を含むヒトや小動物の脳MRIに適応し、基礎・臨床応用の可能性を明らかにすることである。
2019年度では、2018年度に開発した3次元MRIを用いたノイズ除去深層学習技術を応用させることで、脳主幹動脈閉塞患者の拡散強調画像から虚血コアの同定と予後予測を同時に学習させる深層学習アルゴリズムを新たに開発し、従来手法より高精度に予測できることを論文出版した。さらに、7T-MRIを用いた健常者・慢性期外傷性脳損傷患者・うつ病患者の形態MRI、安静時fMRIなどのデータ収集を継続して行った。小動物については、精神疾患モデルラットの形態MRIをノイズ除去手法を含めて解析し、健常ラットとの相違について明らかにした。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
①MRIに適した深層学習ベースの高精度ノイズ除去アルゴリズムの開発に関して。2018年度に構築した3次元形態MRIを用いたノイズ除去深層学習技術をさらに発展させることで、脳主幹動脈閉塞患者の拡散強調画像から虚血コアの同定と予後予測を同時に学習させる深層学習アルゴリズムを新たに開発した。本手法が従来手法より高精度に予測できることを論文出版するなど当初の計画通りに進展している。
②小動物(ラット・マウス)によるノイズ除去技術の検証に関して。精神疾患モデルラットの形態MRIの解析を行い健常ラットとの相違を明らかにするなど、当初の計画通りに進展している。
③ヒト(健常者および精神疾患患者)によるノイズ除去技術の検証に関して。7T-MRIを用いた健常者、慢性期外傷性脳損傷患者、うつ病患者などにおける形態MRI、安静時fMRIを継続して収集できており、当初の計画通りに進展している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
現時点で、本研究はおおむね順調に進展しているため、2020年度も当初の研究計画に基づいて推進していく。
①MRIに適した深層学習ベースの高精度ノイズ除去アルゴリズムの開発に関して。収集したヒト・小動物のMRIを用いたノイズ除去性能の検証を行うとともに、必要に応じてアルゴリズムの改良を行っていく。ビューアについても開発・改良を加えていく。
②小動物(ラット・マウス)によるノイズ除去技術の検証に関して。引き続きデータ収集を行うとともに、現在解析中の結果を論文等で発表する。
③ヒト(健常者および精神疾患患者)によるノイズ除去技術の検証に関して。7T-MRIのデータ収集を継続して行っていくとともに、得られたMRIのノイズ除去性能検証を行う。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響で2020年2月～3月の7T-MRI撮像数が当初の予定より減ったため次年度使用額が生じた。これは引き続き7T-MRIの撮像費用に充当する予定である。
|
Research Products
(12 results)
-
-
-
-
[Journal Article] Predicting clinical outcomes of large vessel occlusion before mechanical thrombectomy using machine learning2019
Author(s)
Nishi H, Oishi N, Ishii A, Ono I, Ogura T, Sunohara T, Chihara H, Fukumitsu R, Okawa M, Yamana N, Imamura H, Sadamasa N, Hatano T, Nakahara I, Sakai N, Miyamoto S
-
Journal Title
Stroke
Volume: 50
Pages: 2379-2388
DOI
Peer Reviewed / Open Access
-
[Journal Article] Nigrostriatal Dopaminergic Dysfunction And Altered Functional Connectivity In REM Sleep Behaviour Disorder With Mild Motor Impairment2019
Author(s)
Yamada G, Ueki Y, Oishi N, Oguri T, Fukui A, Nakayama M, Kandori A, Sano Y, Kan H, Arai N, Sakurai K, Wada I, Matsukawa N
-
Journal Title
Front. Neurol.
Volume: 10
Pages: 802
DOI
Peer Reviewed / Open Access
-
-
-
[Presentation] Predicting clinical outcomes of acute ischemic stroke due to large vessel occlusion: The approach to utilize neuroimaging data with deep learning2019
Author(s)
Hidehisa Nishi, Naoya Oishi, Akira Ishii, Isao Ono, Takenori Ogura, Tadashi Sunohara, Hideo Chihara, Ryu Fukumitsu, Masakazu Okawa, Norikazu Yamana, Hirotoshi Imamura, Nobutake Sadamasa, Taketo Hatano, Ichiro Nakahara, Nobuyuki Sakai,Susumu Miyamoto
Organizer
East Asian Conference on Neurointervention (EACoN) 2019
Int'l Joint Research
-
-
-
-
