超音波画像からの3次元超音波画像再構成とその応用に関する研究

本研究では，超音波画像診断の利点を保ちつつ，体内を3次元的に解析するために，3次元超音波画像を用いた診断支援技術の開発を目的とする．超音波画像のみから再構成されるボリュームデータを用いて血管や筋肉などを3次元的に解析し，スポーツ医学や臨床現場即時検査へ応用する．本研究の目的を達成するために，以下の3課題に取り組む．①超音波画像の高品質化：Radio-Frequency (RF) 信号から超音波画像への高品質な変換を検討する．②超音波画像のみからの3次元超音波画像の再構成：畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）を用いて超音波画像からプローブの操作位置を推定することで，超音波画像のみから3次元超音波画像を再構成する手法を検討する．③3次元超音波画像を用いた応用：①および②で得られる3次元超音波画像から血管や筋繊維を3次元的に解析する手法を検討し，診断支援やスポーツ医学への応用研究を行う．現在までに，①および②の一部を完了している．実験用超音波装置を用いてRF信号と超音波画像で構成されるデータセットを構築するとともに，超音波画像の周波数成分を考慮した損失関数を導入することで高品質な超音波画像を生成できることを実証した．また，超音波プローブの位置姿勢を推定するネットワークに超音波画像を再構成するエンコーダ・デコーダネットワークを導入し，画像再構成損失が最小となるように学習することで超音波プローブの位置姿勢推定の精度を向上させることができることを実証した．

本研究では，超音波画像診断の利点を保ちつつ，体内を3次元的に解析するために，3次元超音波画像を用いた診断支援技術の開発を目的とする．超音波画像のみから再構成されるボリュームデータを用いて血管や筋肉などを3次元的に解析し，スポーツ医学や臨床現場即時検査へ応用する．本研究の目的を達成するために，以下の3課題に取り組む．①超音波画像の高品質化：Radio-Frequency (RF) 信号から超音波画像への高品質な変換を検討する．②超音波画像のみからの3次元超音波画像の再構成：畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）を用いて超音波画像からプローブの操作位置を推定することで，超音波画像のみから3次元超音波画像を再構成する手法を検討する．③3次元超音波画像を用いた応用：①および②で得られる3次元超音波画像から血管や筋繊維を3次元的に解析する手法を検討し，診断支援やスポーツ医学への応用研究を行う．現在までに，①および②の一部を完了している．実験用超音波装置を用いてRF信号と超音波画像で構成されるデータセットを構築するとともに，超音波画像の周波数成分を考慮した損失関数を導入することで高品質な超音波画像を生成できることを実証した．また，超音波プローブの位置姿勢を推定するネットワークに超音波画像を再構成するエンコーダ・デコーダネットワークを導入し，画像再構成損失が最小となるように学習することで超音波プローブの位置姿勢推定の精度を向上させることができることを実証した．