Content-based image retrieval of 3D brain MRI images focusing on disease characteristics for diagnostic support

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本課題は脳MR画像を対象とした類似症例検索（CBIR）技術実現のために、申請書に記載した課題[1]「撮影条件、患者によらない脳領域の高速・高精度抽出（skull stripping）技術の開発」、および課題[2]の「脳MRI画像（高次元データ）の優れた低次元表現の獲得」に関しJohns Hopkins大学の協力のもと、昨年に引き続き予定通り研究を実施し、成果を得た。課題[1]は関連する全ての研究に必要な前処理となる重要な課題である。従来の手法を大きくしのぐ性能の実現、SSに重要な技術要素の評価を多くの公開データセットでの確認が完了し、論文投稿段階にある。課題[2]については、(A)異なる拠点で撮像された見た目も異なるMR画像の調和方法の開発、(B)脳の病徴を保持する可読性の高い低次元表現の獲得、それぞれで成果を得た。(A)では、昨年度までとは異なる、脳形状が大きく異なる場合でも適用可能な独自のdomain adaptation技術によるスキャナ調和方法の開発に成功した。この成果は現在IEEEの国際会議に投稿中である。(B)では、これまで同様に脳MR画像の低次元表現を獲得しながら、その表現の各次元が局所的な脳情報を保存する可読性の高い次元削減手法を開発した。この成果はIEEE SMC2022で発表した。また低次元表現へ脳情報の保存性を高めるため、次元削減に敵対的学習を導入した手法、ならびに2次元断面の組み合わせでのCBIR実現の可否の検討の2件の研究で成果を得た。それぞれ情報処理学会で発表し、うち１件は学生奨励賞を受賞した。これらの成果は今後国際誌で発表予定である。