Sptatiotemporal statistical model for predicting temporal changes in medical images

用于预测医学图像时间变化的时空统计模型

• 批准号: 19K20291
• 负责人: 斉藤 篤
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Tokyo University of Agriculture and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K20291/
• 关键词: 時空間統計モデル; 深層学習; 生成モデル; 解剖学; 計算機支援診断; 医用画像

医用画像を対象とした多くのコンピュータ支援診断技術において「人体の統計モデル」，すなわち個体間での臓器形状やテクスチャの「空間的」ばらつきを説明する数理モデルが不可欠である．しかしながら，ヒト胚子や小児など，発生や成長を伴う対象を扱う場合，それらの時間的変化が無視できない．本研究では，特定の時点での「空間的」変動だけでなく，各個体が「時間的」にどのように変化するかを説明可能な「時空間統計モデル」の構築法の開発および診断支援への応用を目的とする．成果の概要は以下のとおりである。①時空間統計モデル構築手法の開発（2019年度）：3次元の肝臓形状とCT画像における肺野テクスチャそれぞれに対して，深層学習に基づいた生成モデルを提案し，従来の生成モデルよりも優れていることを明らかにした．また，ランドマークの発生に対応可能な，ヒト胚子の点群に対する時空間統計モデル構築法を提案した．②時空間統計モデルの応用（2020年度）：時空間統計モデルの画像セグメンテーションへの応用に取り組んだ．具体的には，臓器セグメンテーション用のニューラルネットワークの学習において，時空間統計形状モデル（日齢を条件とする条件付き統計形状モデル）を用いた正則化手法を提案し，その有用性を実証した．その他，時空間統計解析技術を応用し，ヒトの胎児期の顔面骨格に対する3次元形態解析にも貢献した．③評価用データセットの構築（2019～2020年度）：国際小児病院（米国）の協力のもとで，高解像度かつ縦断的に撮影された小児の時系列MR画像を収集し，肝臓領域の正解ラベルを作成した．時刻間での非線形画像位置合わせを用いた半自動セグメンテーションによる作業の効率化を図り，全被検者に対する肝臓の正解ラベルの作成を完了した．これにより，時空間統計モデルの「経時変化の予測モデル」としての性能を定量的に評価する準備が整った．

Medical imaging supports diagnostic techniques such as body statistics, body shape, and spatial information. In the case of a change in time, it is ignored. This study aims at explaining the development of spatial statistical methods and diagnostic support methods for individual time-dependent variables. Summary of results: (1) Development of time-space statistics and construction methods (2019): three-dimensional liver shape and CT image, lung field, lung field A method of constructing time-space statistics for the development of genetic potential is proposed. 2. Time-space statistics and application (2020): time-space statistics and application of images and images. Specifically, the regularization method is used to propose and demonstrate the usefulness of the algorithm. The application of other time-spatial statistical analysis techniques to the analysis of three-dimensional morphologies in the fetal and facial regions contributes greatly to the development of new technologies.③ Evaluation of the construction of the application data base (2019~2020): the cooperation of the International Children's Hospital (USA), the collection of high-resolution images, the acquisition of time-series MR images of children, and the creation of positive solutions in the field of liver disease. Time to time non-linear image position combination, use of semi-automatic automatic positioning of the task efficiency, all by the detection of the liver to correct the solution to the completion of the project. This is a time-spatial statistical analysis of time-dependent prediction and quantitative evaluation of performance.

项目成果

Children’s National Medical Center(米国)

国家儿童医疗中心（美国）

サイクル損失を用いた3次元胸部CT像の超解像

使用周期损失的 3D 胸部 CT 图像超分辨率

• 发表时间: 2019
• 作者: 遠藤 優;田原 樹;岡本 亮;河合良亮，斉藤篤，木戸尚治，稲井邦博，木村浩彦，清水昭伸
• 通讯作者: 河合良亮，斉藤篤，木戸尚治，稲井邦博，木村浩彦，清水昭伸

Liver segmentation from pediatric CT volumes using fully convolutional network with shape regularization by conditional statistical shape model

使用全卷积网络对儿科 CT 体积进行肝脏分割，并通过条件统计形状模型进行形状正则化

• 发表时间: 2020
• 作者: Yumiko Tanaka;Atsushi Saito;Marius George Linguraru;Akinobu Shimizu
• 通讯作者: Akinobu Shimizu

ヒト胚子の解剖学的ランドマークの統計モデルの改良

改进人类胚胎解剖标志的统计模型

• 发表时间: 2020
• 作者: Kazuhiro Kobayashi;Wen-Chin Huang;Yi-Chiao Wu;Patrick Lumban Tobing;Tomoki Hayashi;Tomoki Toda;新城葵，斉藤篤，高桑徹也，山田重人，本谷秀堅，松添博，宮内翔子，諸岡健一，清水昭伸
• 通讯作者: 新城葵，斉藤篤，高桑徹也，山田重人，本谷秀堅，松添博，宮内翔子，諸岡健一，清水昭伸

Spatiotemporal statistical model of anatomical landmarks on a human embryonic brain

人类胚胎大脑解剖标志的时空统计模型

• 发表时间: 2019
• 作者: Aoi Shinjo;Atushi Saito;Tetsuya Takakuwa;Shigehito Yamada;Hidekata Hontani;Hiroshi Matsuzoe;Shoko Miyauchi;Ken'ichi Morooka;Akinobu Shimizu
• 通讯作者: Akinobu Shimizu