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肺胞模擬ファントムを用いた肺換気機能予測モデルの開発

使用肺泡模型开发肺通气功能预测模型

基本信息

批准号：
22K15891
负责人：
宮川真
金额：
$ 3万
依托单位：
Ibaraki Prefectural University of Health Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

2022年度は、機械学習による肺換気機能予測モデルの開発を中心に行なった。CTVI生成モデルには、Conditional Generative Adversarial Networkによるpix2pixモデルを利用した。この初期モデルでは呼気位相のみを用いて肺換気機能画像を作成し、従来手法である画像変形技術を利用したCTVIと比較した。画像データはThe Cancer Imaging Archiveがウェブ上で公開している20症例の胸部4DCT画像を使用した。訓練画像には19症例の正解画像と呼気相のCT画像のペア画像を利用して学習を行なった。残りの1症例の呼気相のCT画像を学習済みモデルに入力しCTVI（CTVIres）を推論した。生成したCTVIresの精度は、CTVIrefとの類似度を評価するためにStructural Similarity（SSIM）、Normalized Mutual Information（NMI）、normalized cross correlation（NCC）を計算した。SSIM、NMI、NCCによる3つの指標による類似度評価では全スライスの平均でそれぞれ0.47±0.12、0.99±0.01、0.95±0.02となりSSIM以外のNMIとNCCで高い類似度が得られた。開発したGANを用いたCTVI予測モデルにより2つの画像のDIRから生成される指標を用いることなく、計画CT画像などの１つのCT画像のみからCTVIを作成できる可能性を示した。本研究は第14回度呼吸機能イメージング研究会学術大会及び第36回高精度放射線外部照射部会学術大会にて報告した。

In 2022, the development center of mechanical learning and lung function prediction was established. CTVI was created as a Conditional Generative advertising Network with pix2pix. In the early days of this study, the use of lung function images was studied. The Cancer Imaging Archive has published 20 cases of breast 4DCT images. The training portrait is used to analyze the positive image of 19 cases and the CT portrait is used to analyze the positive image of 19 cases. CT images of respiratory phase of residual disease are studied by CTVI (CTVIres). Structural Similarity (SSIM), Normalized Mutual Information (NMI) and Normalized Cross Correlation (NCC) are calculated. SSIM, NMI and NCC were evaluated by the similarity between the three indexes. The average similarity between NMI and NCC was 0.47±0.12, 0.99±0.01 and 0.95±0.02 respectively. CTVI is used to predict whether a CT image can be generated or not. This study was presented at the 14th Symposium on Respiratory Function and the 36th Symposium on High-precision External Radiation.