Examination of image quality improvement and imaging time reduction of brain nuclear medicine scan using deep learning model

使用深度学习模型检查脑核医学扫描的图像质量改善和成像时间缩短

• 批准号: 20K16705
• 负责人: 石渡 義之
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Yokohama City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K16705/
• 关键词: 深層学習; 脳核医学; 新型コロナウイルス肺炎; COVID-19; CO-RADS; deep learning; 機械学習; 123I-ioflupane

今年度はまず昨年度作成した123I-イオフルパンの撮像時間短縮を目的とした深層学習モデル改良に取り組んだ.。昨年度はauto-encorderを用いたノイズリダクションを主体としたモデル構築を行っていたが、更なる改良として、GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を用いた深層学習モデルの構築を試みたが、昨年度作成したモデルより良い結果は得られなかった。さらに今年度は新型コロナウイルス肺炎に関する研究需要の増加により、新型コロナウイルス肺炎に関する深層学習の研究を行なった。PCR検査よりも迅速に新型コロナウイルス肺炎をより高感度で検出できるCT(computed tomography)検査は発熱外来でのルーチンとなっている。しかし医療逼迫の状況では画像診断を専門としない医師の読影も必要に迫られ、読影結果にばらつきが見られた。そこで新型コロナウイルス感染症疑いとして当院救急外来を受診し、CTを撮像された500症例を用いて、新型コロナウイルス肺炎らしさを５段階に定量化するモデル構築を科研費で購入したパソコンを用いて行なった。まず３名の放射線科医のコンセンサスリーディングにより各患者のCT画像に新型コロナウイルス肺炎らしさのスコアリングを行なった。約400例を用いて分類モデルの構築を行い、使用しなかった約90例を用いて画像診断初学者、画像診断上級者、深層学習のそれぞれで読影実験を行なった。その結果、画像診断上級者と深層学習モデルの読影結果は高い一致率を示した。この結果により深層学習を用いた画像診断により、新型コロナウイルス肺炎のリスクを画像診断医とほぼ同等にすることを可能とし、院内でのワークフローの改善に寄与しうる結果となった。

Our は ま ず last year made し た I - 123 イ オ フ ル パ ン の like time shortening of を purpose と し た deep learning モ デ ル group improved に take り ん だ.. Yesterday's annual は auto - encorder を with い た ノ イ ズ リ ダ ク シ ョ ン を subject と し た モ デ ル line build を っ て い た が, more な る improved と し て, GAN (Generative Adversarial Network: Against the generation of seaborne ネ ッ ト ワ ー ク) を with い た deep learning モ デ ル の build を try み た が, yesterday's annual し た モ デ ル よ い り good results ら は れ な か っ た. さ ら に our は "new コ ロ ナ ウ イ ル ス pneumonia に masato す る research need to に の raised よ り, new コ ロ ナ ウ イ ル ス pneumonia に masato す る deep learning の を line な っ た. PCR 検 check よ り も に quickly new コ ロ ナ ウ イ ル ス pneumonia を よ り Gao Gan degrees で 検 out で き る CT (computed tomography) 検 check は 発 hot foreign で の ル ー チ ン と な っ て い る. し か し medical persecuted の condition で は portrait diagnose を 専 door と し な い physicians の 読 shadow も necessary に forced ら れ, 読 shadow results に ば ら つ き が see ら れ た. そ こ で new コ ロ ナ ウ イ ル ス adapting just-in-time inventory suspected い と し て DangYuan emergency foreign を diagnosis し, CT を pinch of like さ れ た 500 cases を with い て, new コ ロ ナ ウ イ ル ス pneumonia ら し さ を 5 paragraph order に quantitative す る モ デ ル build を KeYanFei で buy し た パ ソ コ ン を with い て line な っ た. Three ま ず の radiology medical の コ ン セ ン サ ス リ ー デ ィ ン グ に よ り の CT in patients with each portrait に new コ ロ ナ ウ イ ル ス pneumonia ら し さ の ス コ ア リ ン グ を line な っ た. About 400 cases of を with い て classification モ デ ル の build を い, use し な か っ た を about 90 cases with い て portraits in the diagnosis of beginners, the portrait in the diagnosis of the superior, deep learning の そ れ ぞ れ で 読 shadow be 験 を line な っ た. The そ <s:1> results, portrait diagnosis of the superior と deep learning モデ 読 <s:1> 読 shadow results そ high <s:1> consistency rate を indicates た た. こ の results に よ り deep learning を with い た portrait diagnose に よ り, new コ ロ ナ ウ イ ル ス pneumonia の リ ス ク を portrait diagnostic medical と ほ ぼ equal に す る こ と を may と し, nosocomial で の ワ ー ク フ ロ ー の improve に send し う る results と な っ た.

项目成果

Imaging of COVID-19: An update of current evidences.

COVID-19的成像：当前证据的更新。

• DOI: 10.1016/j.diii.2021.05.006
• 发表时间: 2021-09
• 期刊: Diagnostic and interventional imaging
• 影响因子: 5.5
• 作者: Kato S;Ishiwata Y;Aoki R;Iwasawa T;Hagiwara E;Ogura T;Utsunomiya D
• 通讯作者: Utsunomiya D