Automated diagnostic algorithm for chest CT of occupational lung disease

职业性肺病胸部CT自动诊断算法

• 批准号: 22K19650
• 负责人: 菅沼 成文
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Kochi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19650/
• 关键词: じん肺; 人工知能; 機械学習; エキスパートシステム; 職業性肺疾患; CT

じん肺の重症度分類において、国際労働機関（ILO）による国際じん肺エックス線分類が公的な診断基準として長年用いられ、労災認定の根拠となってきた。しかし、胸部エックス線によるじん肺陰影の判定は熟練を要する上に、世界各国での需要に対してじん肺の判定医の数が少ない。近年では、ディープラーニングを用いた画像分類が盛んに研究されており、医師の読影の補助として、ソフト開発が行われている。。ディープラーニングを用いるためには、膨大なデータが必要であり、また難しい分類問題の場合は、より多くのデータを必要とする。しかし本研究で扱うじん肺データセットは極めて少なく、学習が難しい。そこで本研究はBlack-hat変換を用いて難しい分類問題を簡易化し、Patch水増し技術を用いることで効率よくデータ量を増加させることでの分類精度向上を目的とする。アルゴリズム作成に向けて高知大学、順天堂大学、高知工科大学のチームがそれぞれ、独自のプログラムを開発している。日本産業衛生学会の職業性呼吸器研究会自由集会の招待講演として、AI画像診断に取り組んでいる新しい視点について分担者の吉田真一教授が講演し、菅沼はAIとじん肺画像診断についての招待論文を執筆した。

The severity classification of lung disease is based on the International Organization for Disease Control (ILO). The number of lung shadow judgment doctors in the world is small, and the number of lung shadow judgment doctors in the world is small. In recent years, there has been a lot of research on the classification of medical images, and the development of medical images. For example, if you want to make a decision, you can make a decision. This study is very difficult to learn. This study aims to simplify the use of Black-hat transformation and improve the classification accuracy. The development of the system is directed to Kochi University, Shuntendo University and Kochi University of Technology. Professor Shinichi Yoshida gave a lecture at the free meeting of the Occupational Respiratory Research Association of Japan Industrial Hygiene Association, and wrote a paper on AI portrait diagnosis.

项目成果

人工ニューラルネットワークによるじん肺のAI画像診断に向けて

利用人工神经网络进行尘肺病的人工智能图像诊断

• 发表时间: 2022
• 作者: Narufumi Suganuma;Shinichi Yoshida;Yuma Takeuchi;Yoshua K Nomura;Kazuhiro Suzuki;吉田真一
• 通讯作者: 吉田真一