深層学習によるメラノーマの自動診断システムの開発

利用深度学习开发黑色素瘤自动诊断系统

• 批准号: 20K12698
• 负责人: 永岡 隆
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kindai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12698/
• 关键词: メラノーマ; 深層学習; データ加増; ハイパースペクトラルデータ; 人工知能; attention; 機械学習; ビックデータ; 自動診断; 医用画像; スペクトラルイメージング

本年度は深層学習によるメラノーマの自動診断システムの開発に向け、大きく3つの分野の研究開発を推進した。1つ目は3次元構造を持つハイパースペクトラルデータ(HSD)を深層学習にそのまま入力する手法の確立である。多くの分野で研究が進められている深層学習は、主に2次元のカラー画像を入力対象としているため、3次元構造を持つHSDはそのままでは適用できない。本年度は3次元畳み込み層を持つ3次元深層学習ネットワークを採用。本研究で蓄積されたHSDデータベースを用い訓練・評価することで、90%を超える正診率が得られている。今後はHSDに対する前処理やデータ加増の採用などで、正診率の向上を目指す。2つ目として、正確な病変部抽出技術の確立である。これまでの知見により、病変部を画像から抽出して診断に用いることで、正診率が向上することがわかっている。本年度はDeepLabV3+などの最新の領域抽出深層学習モデルを採用、これまでのu-netなどに比べ、領域抽出の正確性が向上することがわかってきている。今後は抽出画像による正診率の向上を目指す。3つ目は画像加増技術の確立である。メラノーマをはじめとした臨床情報は大量に収集することが困難であり、人工知能に必須なビッグデータを構築することが基本的にはできない。そこで貴重な臨床情報を水増しし、AIに訓練させる、いわゆる「データ加増」技術が必須となる。本年度はスタイル変換を用いたデータ加増に取り組んだ。スタイル変換とは、スタイル画像のスタイル（例えば浮世絵風など）を、その他の画像（例えば高層建築の写真など）に適用し、浮世絵のような高層建築の写真を合成する手法である。本研究では多人種の皮膚画像を病変画像に適用することで、様々な人種での病変画像を生成することに成功。これらによって診断システムの正診率向上を実現することが今後の課題である。

This year は deep learning に よ る メ ラ ノ ー マ の automatic diagnosis シ ス テ ム の open 発 に け, big き く 3 つ の eset の research open 発 を propulsion し た. 1 つ は three yuan structure を hold つ ハ イ パ ー ス ペ ク ト ラ ル デ ー タ (HSD) を deep learning に そ の ま ま す into force る gimmick の establish で あ る. More く の eset が で research into め ら れ て い る deep learning は, two main に yuan の カ ラ ー portrait を into force like と seaborne し て い る た め, 3 dimensional structure を つ HSD は そ の ま ま で は applicable で き な い. This year, the <s:1> 3d 畳み込み layer を adopted <s:1> 3d deep learning ネットワ 畳み込み を を. This study で accumulation さ れ た HSD デ ー タ ベ ー ス を with い, training evaluation, 価 す る こ と で, 90% を え る is positive diagnosis rate が ら れ て い る. In the future, <s:1> HSDに will increase <s:1> the use of な <s:1> で で で で で for する pretreatment, and the regular diagnosis rate <e:1> will be raised to を target す. 2 と objective と て, correct な lesion extraction technique <s:1> establish である. こ れ ま で の knowledge に よ り portraits, disease - を か ら spare し に て diagnosis with い る こ と で が upward, positive diagnosis rate す る こ と が わ か っ て い る. This year は DeepLabV3 + な ど の latest の field out deep learning モ デ ル を USES, こ れ ま で の u -.net な ど に pump, field than べ の correctness が upward す る こ と が わ か っ て き て い る. In the future, when による draws a portrait, the regular diagnosis rate <s:1> points upward to を and the eye points す. 3 である eye である portrait enhancement technology である established である. メ ラ ノ ー マ を は じ め と し た clinical intelligence は large に 収 set す る こ と が difficult で あ り, artificial can know に must な ビ ッ グ デ ー タ を build す る こ と が basic に は で き な い. そ こ で な valuable clinical information を water rights し し, AI に training さ せ る, い わ ゆ る "デ ー タ plus rights" technology が must と な る. For the current year, the を スタ and <s:1> are replaced by を, たデ, タ, タ and に to obtain the exponent んだ. ス タ イ ル variations in と は, ス タ イ ル portrait の ス タ イ ル (example え ば float world 絵 wind な ど) を, そ の の painting (example え の ば high-rise building photo な ど) に し, float world 絵 の よ う の な high-rise building photo を synthetic す る gimmick で あ る. This study で は many kinds of portraits の skin を disease - portrait に applicable す る こ と で, others 々 な race で の disease - portrait を generated す る こ と に success. The diagnosis rate of <s:1> れらによって diagnosis システム システム the rate of regular diagnosis is on the rise を current する とが とが future research topics である.

项目成果

CT画像テクスチャと患者情報のAI解析による体外衝撃波結石破砕術の結果予測

利用 CT 图像纹理和患者信息的 AI 分析预测体外冲击波碎石术的结果

• 发表时间: 2022
• 作者: 中前有香子;根本充貴;木村裕一;木村裕一;永岡隆;永岡隆;出口龍良;山下真平;柑本康夫;原勲
• 通讯作者: 原勲

CT 画像によるCOVID-19 性肺炎診断支援システムKindAI-COVID の開発

开发 KindAI-COVID，一种使用 CT 图像的 COVID-19 肺炎诊断支持系统

• 发表时间: 2021
• 作者: 永岡 隆;小塚 健倫;根本 充貴;波部 斉;山田 誉大;吉田 久;木村 裕一;石井 一成
• 通讯作者: 石井 一成

3D-CNNを用いたCOVID-19診断システムの開発

使用 3D-CNN 开发 COVID-19 诊断系统

• 发表时间: 2023
• 作者: Yoshimoto Takeshi;Tanaka Kanta;Koge Junpei;Shiozawa Masayuki;Yamagami Hiroshi;Inoue Manabu;Kamogawa Naruhiko;Satow Tetsu;Kataoka Hiroharu;Toyoda Kazunori;Ihara Masafumi;Koga Masatoshi;Kazuyo Igawa;張 維倫・飛塚丈輝・正木達也・北畠直人・花崎和寿・永岡 隆
• 通讯作者: 張 維倫・飛塚丈輝・正木達也・北畠直人・花崎和寿・永岡 隆

A Deep Learning System to Diagnose COVID-19 Pneumonia Using Masked Lung CT Images to Avoid AI-generated COVID-19 Diagnoses that Include Data outside the Lungs

• DOI: 10.14326/abe.11.76
• 发表时间: 2022
• 期刊: Advanced Biomedical Engineering
• 影响因子: 1
• 作者: T. Nagaoka;T. Kozuka;Takahiro Yamada;H. Habe;M. Nemoto;M. Tada;K. Abe;H. Handa;Hisashi Yoshida;Kazunari Ishii;Yuichi Kimura

Observation of Skin Color Change by Carotenosis in Hyperlipidemia Patient

高脂血症患者胡萝卜素摄入引起的肤色变化观察

• DOI: 10.1007/s13239-021-00539-6
• 发表时间: 2021
• 期刊: Cardiovascular Engineering and Technology
• 影响因子: 1.8
• 作者: 金山雅俊;小山倫太郎;森將鷹;平良彰浩;黒田耕志;高田耕児;田中文啓;Domna G. Kotsifaki;Naoko Inadama;Nagaoka Takashi
• 通讯作者: Nagaoka Takashi