Development of computer aided diagnosis system for pancreatic duct dilation using medial images

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膵臓癌は、最も恐ろしい癌と呼ばれ、５年生存率はわずかな10％である。膵臓癌は早期の発見が困難なため、早期の発見につながるコンピュータ支援診断システムの開発が求められている。膵臓癌の九割以上が膵管部に発見され、膵管領域の拡張現象は膵臓癌の早期の症状の一つである。申請者はこれまでCT像において膵臓および膵管領域の自動抽出の研究を行ってきた。膵管領域の解剖学構造は腹部CT像においてとても小さい割合をしめしているため、自動抽出は極めて困難である。そのため、膵臓および膵管に注目できる手法が求められている。膵管の自動抽出では，膵管の管状の特徴の自動抽出精度を向上させるため、申請者はより線状構造の特徴と考慮できる深層学習手法を提案した。また、この研究を昨年度提案した膵臓領域に注目する深層学習手法と組み合わせることにより、膵管領域の自動抽出精度の向上が見られた。この研究では、単一のCT層を使用した膵管領域の自動抽出の研究において、最も高い自動抽出精度を達成した。この研究成果は、ジャーナル論文の投稿中である。膵臓の自動抽出においては、近年多く注目されている連合学習を取り入れた。連合学習では、異なる機関のデータを自分のローカルに確保せずに、画像の特徴のみを利用することができる。申請者は効果的な腹部の多臓器領域の自動抽出ができる連合学習フレームワークを提案した。この研究はすでに国際学会で投稿し、成果発表を行った。