複合型放射線画像検査診断支援システム開発に向けた最適検査の推論手法の検討

复杂放射影像诊断支持系统开发的最优检查推理方法研究

基本信息

批准号：
20K18857
负责人：
谷川原綾子
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Hokkaido University of Science
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 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

放射線画像検査における画像取得から診断までの一連のプロセスを支援する複合型放射線画像検査診断支援システムの開発を目指している。このシステムは、患者の主訴や病歴・治療経過等から、最適なMRIやCTなどの放射線検査の種類やその撮影手法を自動で選択することで、取得される画像の質・診療の質の向上を実現する。これまで、人工知能技術Encoder-Decoderを利用した最適MRI検査プロトコル推薦ツールの開発を進めてきた。このシステムは、依頼科医師が作成したMRI検査依頼書の記載内容から最適なMRI撮影プロトコルの予測を行うものである。昨年までは、Encoder-Decoderの最適パラメータの検討をベクトル次元数と学習回数に焦点を当てて検討してきたが、今年度はEncoder-DecoderにICD-10コードを用いた病名・主訴を重視したモデルを組み込んだツールを組み込み、精度評価を行った。放射線科医の指示と比較した結果、脳MRIにおける造影検査では60.35%、非造影検査では66.16%の精度となり、従来のEncoder-Decoderモデルのみと比べると10～25％精度が上昇した結果となった。上記と平行して、MRI検査関連文書を対象とした固有表現抽出器の開発も進めている。このツールは、文字列一致アルゴリズムにて病名を検出し、その病名にICD-10コードを付与する。公開されている形態素解析器と医学辞書用いた固有表現抽出法(従来法)と、本研究にて開発している固有表現抽出器の精度を、MRI検査依頼書を使用して評価した。その結果、従来法のPrecision、Recall、F-measureは66.3％、93.2％、77.5％、本研究で開発した手法は、それぞれ、91.6％、95.0％、93.2％となった。本研究で開発した固有表現抽出器が有用であることが示された。

该公司旨在开发一个复杂的放射学成像诊断支持系统，该系统支持从图像获取到射线照相成像测试中的诊断过程。该系统会自动根据患者的主要抱怨，病史，治疗史等选择最佳的辐射测试，例如MRI和CT及其成像方法，以提高所获得图像的质量和医疗质量。到目前为止，我们一直在开发一种推荐工具，用于使用人工智能技术编码器进行最佳的MRI测试协议。该系统根据请求医师准备的MRI检查请求表的内容预测最佳MRI成像协议。直到去年，我们一直在考虑编码器数据的最佳参数，重点介绍了向量维度和学习次数，但是今年，我们在编码器中纳入了一种工具，该工具融合了一个模型，该模型强调了疾病名称和使用ICD-10代码来评估准确性的主要投诉。与放射科医生的说明相比，对比度成像测试的准确性为60.35％，非对抗性成像测试的准确性为66.16％，导致单独的传统编码器模型的增加10-25％。与上述同行，我们还为MRI检查相关文档开发了独特的表达提取器。该工具使用匹配算法的字符串名称检测疾病名称，并将疾病名称分配为ICD-10代码。使用医学词典和本研究中开发的本本特征提取方法的已发表的词素分析仪和本特征表达提取方法（常规方法）的准确性，并使用MRI检查请求表进行了评估。结果，常规方法的精度，召回和F-量度为66.3％，93.2％和77.5％，这项研究中开发的方法分别为91.6％，95.0％和93.2％。在这项研究中开发的本征表达提取器被证明是有用的。

项目成果

期刊论文数量（12）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

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DOI：
10.1007/s12553-022-00721-3
发表时间：
2023
期刊：
Health and Technology
影响因子：
2.5
作者：
Yagahara Ayako;Tanikawa Takumi;Fukuda Akihisa;Ando Daisuke;Suzuki Tatsuya;Karata Shuichi;Uesugi Masahito
通讯作者：
Uesugi Masahito

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