Material estimation and functional estimation with medical image normalization

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K08201
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: HAGA Akihiro 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 古徳 純一 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195) ; 中川 恵一 東京大学, 医学部附属病院, 特任教授 (80188896) ; 今江 禄一 東京大学, 医学部附属病院, 副診療放射線技師長 (80420222) ; 生島 仁史 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (90202861)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: CT画像 / エネルギースペクトル / 元素推定 / 超音波画像 / MRI画像 / PET画像 / 機械学習 / 人工知能

Outline of Final Research Achievements

It has been pointed out that medical imaging has a potential to predict staging a tumor and patient prognosis, which is comparable with the genomics; It is called radiomics. To improve the prediction accuracy of radiomics, the standardization of medical images is important. In the creation of the database, however, the difference of machine device as well as the imaging protocol makes it difficult. This study developed the novel standardization of medical imaging based on the modeling of human phantom, and showed the application of various imaging technologies.

Free Research Field

医学物理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究により、様々なCT画像を仮想的に生成し、それを学習データとして人体密度、実効原子番号、及び人体の主要６元素（水素、炭素、窒素、酸素、りん、カルシウム）の密度分布を高い精度で推定できる手法を実現することができた。また、本研究期間内においてMRI画像、PET画像、超音波画像などの様々な医用画像に対して病気分類等を実現するモデルを実現することができた。この研究成果は、放射線治療・放射線診断をはじめとする分野において高精度な医療を提供することにつながり、今後の社会応用への期待が高まる結果を得ることができた。