Development of objective diagnostic algorithms for liver diseases using quantitative magnetic resonance imaging biomarkers of the liver

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MRIと人工知能を用いた肝病変診断アルゴリズムを構築する際には，人工知能の学習に用いる教師ラベル付きのMRI画像を用意する必要がある.しかしながら， MRI画像に教師ラベルを付与する作業には多大な時間と労力が必要で有るため効率的な作業環境の構築が必要不可欠である.前年度の研究成果から引き続き視線追跡技術とVRヘッドマウントディスプレイを利用したMRI画像閲覧および教師ラベル付与作業環境を使用した肝細胞特異性造影MRI画像を用いた教師ラベル付き画像作成に着手している.研究成果の一部を以下に示す通り，文献的報告および学会報告を行なった.【文献報告】1)【大腸癌肝転移のための画像診断-薬物療法後の評価を中心に-】大腸癌肝転移におけるMRI診断．日独医報(0912-0351)66巻2号 Page116-124(2022.11)【学会発表】1)「画像診断医と AI (Artificial Intelligence) の共生を目指した IA (Intelligence Amplification) 読影環境構築の試み（招待講演）」Bayer Abend 2022（Web）2022.05，2)「医療機器のイノベーション　医療現場で期待されるハンズフリーソリューション　音声認識による医療機器の操作（招待講演）」日本医療機器学会（横浜）2022.06，3) New methods and technologies for disease screening : Artificial Intelligence and disease screening.(Invited Speaker) 50th National Congress of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology(Rome, Italy) 2022.10.6-10.9，4) Automatic Evaluation of Appropriateness for Abdominal Dynamic Contrast-Enhanced CT Phases Using Deep Convolutional Neural Network Trained by Quantitative Index for Dynamic Contrast-Enhanced CT Phases. RSNA(The Radiological Society of North America)2022(Chicago) 2022.11.27-12.1