医用画像における多量の架空正常画像および病変埋め込み画像の自動生成
【研究キーワード】
医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 / X線CT / MRI / 深層学習
【研究成果の概要】
架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlowの画像補間技術をもちいて自然な埋め込みになるよう修正をほどこした。この手法については国際学会CARS2022にアクセプトされており、2022年度に発表予定である。
また、同手法を使って131,072組の病変のない写真とある写真のペアを作成し、それを用いて胸部単純写真における肺結節の自動検出アルゴリズムを開発した。架空の症例、架空の病変のみを用いて学習された肺結節の自動検出アルゴリズムの発表としてはこれが初であると思われる。これは2022年日本医学放射線学会の機器展示にて三木らにより発表された。
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【配分額】3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)