Development of a general-purpose computer-aided diagnosis system using VAE that can be used for a small number of cases

本研究では，大量の正常コンピュータ断層撮影（CT）画像を用いて学習された深層学習モデルの一つであるVariational Autoencoder (VAE)を用いたモデルによる異常検知を基盤として，異常病変の診断支援を実行するコンピュータ支援診（Computer-aided Diagnosis:CAD）システムを構築することを目的とする．本研究では、関連病院のMIクリニックから入手した8万例のPET/CTのDICOM画像とその所見レポートを既にデータベース化した．これらの画像を用いて，人工知能画像診断学共同研究講座（研究代表者・木戸），山口大学（研究分担者・間普，平野），九州工業大学（研究分担者・神谷），立命館大学（中山），藤田医科大学（寺本）らと共同研究を実施している．各研究者の現時点での研究内容は，木戸（自然言語処理を用いた読影所見レポートの部位別自動分類、PET/CT画像からのVision Transformerを用いた病変検出），間普・平野（自然言語処理を用いたシソーラスに着目した読影所見レポートの分類），神谷（言語情報を用いた肺癌のradiomics解析），中山（胸部CT画像を用いた教師無し異常検知AIの開発），寺本（腹部臓器のセマンティックセグメンテーション）などである．腹部臓器の自動セグメンテーションに関しては国際学会に発表をおこなっており，自然言語処理を用いた所見レポートの部位別自動分類に関して英文論文が採択されている．また多数の国際・国内学会での発表をおこなっている．

本研究では，大量の正常コンピュータ断層撮影（CT）画像を用いて学習された深層学習モデルの一つであるVariational Autoencoder (VAE)を用いたモデルによる異常検知を基盤として，異常病変の診断支援を実行するコンピュータ支援診（Computer-aided Diagnosis:CAD）システムを構築することを目的とする．本研究では、関連病院のMIクリニックから入手した8万例のPET/CTのDICOM画像とその所見レポートを既にデータベース化した．これらの画像を用いて，人工知能画像診断学共同研究講座（研究代表者・木戸），山口大学（研究分担者・間普，平野），九州工業大学（研究分担者・神谷），立命館大学（中山），藤田医科大学（寺本）らと共同研究を実施している．各研究者の現時点での研究内容は，木戸（自然言語処理を用いた読影所見レポートの部位別自動分類、PET/CT画像からのVision Transformerを用いた病変検出），間普・平野（自然言語処理を用いたシソーラスに着目した読影所見レポートの分類），神谷（言語情報を用いた肺癌のradiomics解析），中山（胸部CT画像を用いた教師無し異常検知AIの開発），寺本（腹部臓器のセマンティックセグメンテーション）などである．腹部臓器の自動セグメンテーションに関しては国際学会に発表をおこなっており，自然言語処理を用いた所見レポートの部位別自動分類に関して英文論文が採択されている．また多数の国際・国内学会での発表をおこなっている．