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両手MRI像を用いた関節リウマチ診断のためのコンピュータ支援診断システムの開発

开发使用双手 MRI 图像诊断类风湿性关节炎的计算机辅助诊断系统

基本信息

批准号：
20K20231
负责人：
中村舞
金额：
$ 2.16万
依托单位：
Teikyo 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 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

難治性の病気とされていた関節リウマチ（RA）は、画像診断機器の発展や薬剤の進歩により、早期診断で早期治療ができれば寛解へ導くことが可能となりつつある。そのためRAを早期診断するために画像診断の重要性が高まり、従来の単純X線検査のみでなく、MRI検査、超音波検査が活用されている。MRI検査は早期RAの画像所見である炎症性変化を描出することに有用であるが、画像読影は非常に煩雑な作業であり、診断結果は主に主観的で読影医の経験や個人に左右される。そこで本研究では両手MR画像から関節リウマチ病変を早期発見するCNNの構築を試みた。RAの診断のためにMRI検査を受けた患者100名の両手MR画像を対象とした。取得したMR画像はT1強調画像（T1W）および脂肪抑制T2強調画像（T2W）であった。まず、RA病変が指骨や手根骨周辺に発生することに着目し、T1W画像からU-netを用いて骨の抽出を行った。T1W画像上の骨の部分を手動でマークし、各スライスに対してラベル画像を作成した。次に、オリジナルのT1W画像とラベル画像を256×256のマトリックスサイズに切り出し、U-netによる手指骨領域の自動抽出を行った。U-net出力画像とラベル画像の平均Dice係数は0.87であった。T2W画像と第１のU-netで生成された骨領域画像との論理和を取得して、T2W画像中の骨領域を抽出した。骨領域抽出後のT2W画像上の病変を手動でマークし、病変ラベル画像を作成した。第１のU-netと同様に、骨抽出されたT2W画像とRA病変ラベル画像を用いて第2のU-netによるRA病変検出を行った。U-net出力画像と病変ラベル画像の平均Dice係数は0.85であった。スライスベースで算出した感度は88.4%、特異度は86.0%であった。

In the treatment of sexual illness, there are signs of disease, such as RA, portrait machine exhibition, early treatment, early treatment, and so on. In the early days of the RA, the portraits were of great importance, the X-ray images were highly important, the MRI images were widely used, and the ultrasound images were used flexibly. The inflammatory changes seen in the early MRI images of the RA images showed that the images were useful and the portraits were very sensitive to the operation, and the results showed that the patients of the main patient were affected by the disease. In this study, the MR portrait of the hand was used to see the CNN picture in the early stage of the disease. RA

项目成果

期刊论文数量（2）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

U-netを用いた両手MR画像からの手指骨領域抽出

使用 U-net 从双手 MR 图像中提取手部指骨区域

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Murata Kazumi;Ogawa Koichi;中村舞
通讯作者：
中村舞

Detection of rheumatoid arthritis lesions from both hands MR images based in U-net.

基于U-net的双手MR图像类风湿性关节炎病灶检测

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kentaro Mataki;Yuki Hara;Eriko Okano;Katsuya Nagashima;Hiroshi Noguchi;Yosuke Shibao;Kousei Miura;Hiroshi Takahashi;Toru Funayama;Masao Koda;Masashi Yamazaki;M.Nakamura
通讯作者：
M.Nakamura