がんのRadiogenomicsデータに対する深層学習による革新的特徴量選択

使用深度学习进行癌症放射基因组数据的创新特征选择

基本信息

批准号：
21K07590
负责人：
森康久仁
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Chiba University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，広義の機械学習などの工学的なアプローチを，医療画像データ・遺伝子発現データ・生化学データといった様々な医療データに応用し，癌の層別化に関わる臨床的要因を選択する統一的な方法論を構築することを目的とする．本年度は，主にX線やCT，MR画像などの医療画像データが果たす役割とその特質を工学的な観点から理解し特徴量選択の方法論に応用することを目標とし，様々な臨床的なタスクにおいての解析を行った．本年度は主に以下の３つのテーマに関して取り組み，それぞれの研究成果は学会発表という形で行った．１）X線画像中の特定の領域を取り出すことが可能な特徴量を抽出する深層学習モデルの提案：特にU-Netベースのネットワーク構造にクラス領域の不均衡性を考慮したロス関数を組み込むことで，適切な特徴量を抽出するネットワークを学習によって得られることを確認した．２）医療画像データに対する深層距離学習が特徴量の抽出に与える影響についての検討：データ間の距離または類似度に基づいてクラスが各々分離されるように入力データから特徴量空間への変換を学習させる手法である深層距離学習を医療画像データに適応した．特にデータ数がそれほど多くない場合でもTriplet Lossを用いることで医療画像からクラス分類に有効な特徴量を抽出できる可能性を示唆した．３）解像度の低い医療画像データから特徴量を抽出する学習モデルについて：解像度の低い医療画像データから，クラス分類に有効な特徴量を抽出するための方法論を検討した．解像度の低い画像データは，多段の畳み込み層を適用して特徴抽出することが難しいため，距離学習を用いることで有効な特徴量を抽出できる可能性を示唆した．

这项研究旨在将工程方法（例如机器学习）以广泛的含义应用于各种医学数据，例如医学图像数据，基因表达数据和生化数据，并构建一种统一的方法，以选择涉及癌症分层的临床因素。今年，目的是从工程学的角度了解医学图像数据的作用和特征，例如X射线，CT和MR图像，并将其应用于特征选择方法，并在各种临床任务中进行分析。今年，我们专注于以下三个主要主题，每个研究结果均以学术会议的演讲形式提出。 1）深度学习模型的提议提取了可以在X射线图像中提取特定区域的特征数量的建议：特别是通过将损失函数纳入基于U-NET的网络结构中的损失函数，我们确认可以通过学习获得提取适当特征的网络。 2）研究深度学习对医疗图像数据对特征提取的影响：深度学习，一种学习输入数据转换为特征空间的方法，适用于医疗图像数据，因此基于数据之间的距离或相似性将类别分开。这表明，即使数据数量不是特别大，也可以通过使用三重态损失从医学图像中提取有效的特征数量来分类。 3）从低分辨率医学图像数据中提取特征数量的学习模型：我们研究了一种从低分辨率医学图像数据中提取有效分类的特征数量的方法。由于很难通过应用多阶段卷积层来提取具有低分辨率图像数据的功能，因此建议可以通过使用远程学习来提取有效的特征量。

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

対照学習を用いた教師なし学習によるMR画像から擬似CT画像の生成

使用对比学习通过无监督学习从 MR 图像生成伪 CT 图像

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
想田光;川嶋基敬;松村彰彦;田代睦;Sun Hyun Lee;宮坂友侑也;岩井岳夫;宮嵜拓海，恒田雅人，阿部幸太，横田元，太田丞二，堀越琢郎，宇野隆，須鎗弘樹，森康久仁
通讯作者：
宮嵜拓海，恒田雅人，阿部幸太，横田元，太田丞二，堀越琢郎，宇野隆，須鎗弘樹，森康久仁

重粒子線治療高精度化に向けた深層学習によるX線画像腸管ガス領域抽出法の開発

开发利用深度学习从X射线图像中提取肠道气体区域的方法以提高重离子放射治疗的准确性

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kubota Manabu;Seki Chie;Kimura Yasuyuki;Takahata Keisuke;Shimada Hitoshi;Takado Yuhei;Matsuoka Kiwamu;Tagai Kenji;Sano Yasunori;Yamamoto Yasuharu;Okada Maki;Kikuchi Tatsuya;Ichise Masanori;Kawamura Kazunori;Zhang Ming-Rong;Higuchi Makoto;吉川耕平，太田丞二，橋本拓磨，横田元，堀越琢郎，須鎗弘樹，森康久仁;熊切俊夫，森慎一郎，平井隆介，橋本綾斗，立花泰彦，森康久仁，須鎗弘樹，石川仁
通讯作者：
熊切俊夫，森慎一郎，平井隆介，橋本綾斗，立花泰彦，森康久仁，須鎗弘樹，石川仁

DaTScanデータによるパーキンソニズムを呈する疾患の自動分類

使用 DaTScan 数据自动分类帕金森病

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
想田光;川嶋基敬;松村彰彦;田代睦;Sun Hyun Lee;宮坂友侑也;岩井岳夫;宮嵜拓海，恒田雅人，阿部幸太，横田元，太田丞二，堀越琢郎，宇野隆，須鎗弘樹，森康久仁;植野雄大，横田元，堀越琢郎，太田丞二，須鎗弘樹，森康久仁
通讯作者：
植野雄大，横田元，堀越琢郎，太田丞二，須鎗弘樹，森康久仁