deep learningを利用した新たなbolus tracking法の開発

使用深度学习开发新的推注跟踪方法

• 批准号: 21K15773
• 负责人: 渡邊 翔太
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kindai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15773/
• 关键词: deep learning; bolus tracking; 内頚動脈領域検出; CT値測定精度; 領域判別; 造影CT

頭部computed tomography angiography（CTA）では、頭部の血管形態を正しく把握するために、造影剤による造影効果に対して適切なタイミングで撮影する必要がある。撮影タイミングを予想するためには一般的にbolus tracking（BT）法が使用されるが、不穏症状を伴う患者の体動に対応して測定対象となる内頚動脈内のCT値を測定することはできない。そこで、本研究ではdeep learningを利用したBT画像における内頚動脈を測定する手法を開発することを目的とした。これまでの検証から、deep learningにおけるconvolutional neural networkの構造にU-net構造を使用することで、精度よく内頚動脈の領域を検出できていた。そこで、エポック数やバッチサイズ、損失関数などを変更して最適な学習となるように調節をおこなった。その結果、検証に用いた症例のうち、74%の画像に対して両側内頚動脈の検出が可能となり、残りの症例においても片側の内頸動脈を検出することができた。

Computed tomography angiography (CTA) of the head is necessary to accurately understand the vascular morphology of the head, and the imaging results are appropriate. The general bolus tracking (BT) method is used to measure the body movement of patients without symptoms. This study aims to develop a deep learning approach to internal medicine. The structure of the continuous neural network is used in the detection of the deep learning. The accuracy of the detection of the internal neural network is determined. For example, the number of losses is adjusted according to the optimal learning conditions. Results: 74% of the images were associated with the detection of possible and residual internal carotid artery diseases.

项目成果

A Novel Bolus Tracking Method Using Convolutional Neural Network for Cerebral Computed Tomography Angiography

一种使用卷积神经网络进行脑计算机断层扫描血管造影的新型推注跟踪方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 渡邊翔太;坂口健太;村田大輔;石井一成
• 通讯作者: 石井一成

診療放射線技師によるdeep learning研究と臨床応用

临床放射技术人员的深度学习研究与临床应用

• 发表时间: 2021
• 作者: 渡邊翔太;坂口健太;村田大輔;石井一成;渡邊翔太
• 通讯作者: 渡邊翔太

Deep learning-based Hounsfield unit value measurement method for bolus tracking images in cerebral computed tomography angiography

基于深度学习的脑CT血管造影中团注跟踪图像Hounsfield单位值测量方法

• DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104824
• 发表时间: 2021
• 期刊: Computers in Biology and Medicine
• 影响因子: 7.7
• 作者: Watanabe Shota;Sakaguchi Kenta;Murata Daisuke;Ishii Kazunari
• 通讯作者: Ishii Kazunari

頭部CT angiographyにおける畳み込みニューラルネットワークを利用した新たなbolus tracking法の考案

在头部 CT 血管造影中使用卷积神经网络开发新的推注跟踪方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 渡邊翔太;坂口健太;村田大輔;石井一成
• 通讯作者: 石井一成