生成データを活用した医用画像解析

使用生成的数据进行医学图像分析

• 批准号: 22K07681
• 负责人: 小林 和馬
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: National Cancer Center Japan
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07681/
• 关键词: 医用画像; 合成データ; 自己教師あり学習; 生成データ; 生成モデル

大規模なデータセットを整備することが難しい医用画像においては、データの少数性が人工知能開発における大きな障壁となっている。特に、データの少数性は、疾患の表現型の中でも、いわゆるロングテール部分に位置するuncommonな症例についての有効サンプル数を減少させる。そのため、診断支援システムの本来的なニーズが高いuncommonな症例に対して、深層学習モデルの識別性能を担保することが困難であった。本研究においては、生成データを活用した医用画像解析アルゴリズムの技術基盤を確立することで希少な症例を補完し、更に、患者のプライバシー保護、データセットのバイアスの解消、流通可能な医療データの作成などを実現する。特に、臨床医学においては高度に体系化された専門知が存在する。そこで、医師の知識を生成過程に直接反映させられるような、専門知と相補的な医用画像の生成アルゴリズムを開発することを目的とする。そのための要素技術の一つとして、我々は医用画像中の任意の解剖学的構造に対して、ユーザが自在に編集することを可能にするアルゴリズムを開発した。具体的には、自己教師ありセグメンテーションによって医用画像中の解剖学的構造に一致したセグメンテーション・ラベルを獲得し、このセグメンテーション・ラベルをユーザが編集することによって、任意の解剖学的構造を編集することが可能となった。この技術により編集された合成画像と、編集されていない本物の画像をランダムに臨床医に提示したところ、平均的には本物の画像と見破ることが困難なレベルでの医用画像の生成ができることを示した。

Large-scale な デ ー タ セ ッ ト を servicing す る こ と が difficult し い medical portrait に お い て は, デ ー タ の sexual minority が artificial knowledge can open 発 に お け る big き な barrier と な っ て い る. に, デ ー タ の の minority は, disease phenotype in の で も, い わ ゆ る ロ ン グ テ ー ル parts に す る uncommon cases な に つ い て の is sharper サ ン プ ル reduced を さ せ る. そ の た め, diagnostic support シ ス テ ム の original な ニ ー ズ が high い uncommon cases な に し seaborne て, deep learning モ デ ル を の recognition performance guarantee す る こ と が difficult で あ っ た. This study に お い て は, generate デ ー タ を use し た medical picture resolution ア ル ゴ リ ズ ム の technology base plate を establish す る こ と で rare cases な を fill out し, more に, patients の プ ラ イ バ シ ー protection, デ ー タ セ ッ ト の バ イ ア ス の dissolution, circulation might be な medical デ ー タ の made な ど を be presently す る. It is known that に, clinical medicine にお に て て にお highly に systematized された is aware of the existence of が する. を そ こ で, physicians の knowledge generation process に directly reflect さ せ ら れ る よ う, 専 door な と phase of な medical portrait の generated ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 す る こ と を purpose と す る. Technology の そ の た め の elements つ と し て, I 々 は medical portrait の arbitrary の anatomy structure in に し seaborne て, ユ ー ザ が comfortable compiling す に る こ と を may に す る ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 し た. Specific に は, his teacher あ り セ グ メ ン テ ー シ ョ ン に よ っ て medical portrait の anatomy structure of consistent に し た セ グ メ ン テ ー シ ョ ン · ラ ベ ル を し, こ の セ グ メ ン テ ー シ ョ ン · ラ ベ ル を ユ ー ザ compiling す が る こ と に よ っ て, arbitrary の anatomy structure of compiling す を る こ と が may と な っ た. Compiling さ こ の technology に よ り れ た composite painting と, compiling さ れ て い な い の things portrait を ラ ン ダ ム に clinical medical に prompt し た と こ ろ, average に は の portraits と see things broken る こ と が difficult な レ ベ ル で の medical portrait の generated が で き る こ と を shown し た.

项目成果

スケッチによる類似医用画像検索アルゴリズムの開発

使用草图开发相似医学图像检索算法

• 发表时间: 2022
• 作者: 小林 和馬;三宅 基隆;浜本 隆二
• 通讯作者: 浜本 隆二