Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

医用画像処理 / 胸部単純写真 / 肺癌 / コンピュータ支援検出 / 架空画像生成 / X線CT / MRI / 深層学習

架空の人工胸部単純X線写真の自動生成、ならびに架空の肺癌(肺結節)病変の作成と自然な埋め込みを行う手法を確立した。特に、写真の自動形成にはKingmaらの提案したGlowアルゴリズムを用い、ごく自然な512×512ピクセルの画像を無限生成できることを確認した。また、肺結節の生成には花岡が開発したルールベースの3次元結節生成器を用いたが、それをX線写真の原理をもちいて架空画像に埋め込み、さらにGlowの画像補間技術をもちいて自然な埋め込みになるよう修正をほどこした。この手法については国際学会CARS2022にアクセプトされており、2022年度に発表予定である。
また、同手法を使って131,072組の病変のない写真とある写真のペアを作成し、それを用いて胸部単純写真における肺結節の自動検出アルゴリズムを開発した。架空の症例、架空の病変のみを用いて学習された肺結節の自動検出アルゴリズムの発表としてはこれが初であると思われる。これは2022年日本医学放射線学会の機器展示にて三木らにより発表された。

肺MRI / 肺がん / スクリーニング / 検診 / CAD / AI / 胸水 / 肺 / MRI

令和3年度は肺結節スクリーニングのためのコンピュータ支援検出（computer-assisted detection，CADeソフトウェア）開発に必要な2種類のデータセット（肺野・気管領域データセット、肺結節データセット）を整備した．肺野・気管領域データセットは，同日に肺MRIおよび肺CTを施行した検診受診者より肺CTで異常が認められなかった20症例に対して複数名の診療放射線技師が体幹，肺野，および気管領域をそれぞれペイント入力した．肺結節データセットは同日に肺MRIおよび肺CTを施行した検診受診者より肺CTで1個以上の肺結節が描出された141症例を抽出し，研究分担者（放射線科専門医）が肺結節の領域をペイント入力した．これらのデータセット構築には研究代表者らが開発したWebベースの統合的プラットフォーム（CIRCUS）を用いた．
構築したデータセットを用いたCADeソフトウェアの初期開発に着手した．具体的には，ディープラーニングを用いた肺野領域抽出ならびに肺結節検出の学習に向けてネットワークの種類の検討を行った．
また派生的な研究として，検診受診者の胸部MRIで検出される胸水に関する研究を行った．肺がんを初めとするさまざまな疾患により胸水が貯留することが知られているが，検診受診者の胸部MRIでは明らかな原因疾患がなくてもごく少量の胸水が描出されていることがある．そこで，胸部MRIで検出されるごく少量の胸水の頻度と他の臨床所見との関係を明らかにする研究を行った．2726名の受診者のうち2052名（73.7%）に胸水が認められた．右胸水は左胸水より有意に頻度が高く，有意に量が多かった．高齢，男性，肥満，高血圧，喫煙はより少ない量の胸水に関連する因子であった．結論として，胸部MRIで偶発的に検出される少量の胸水は高頻度に認められる生理的な所見であることが示された．

【研究分担者】
越野沙織	東京大学	医学部附属病院	特任助教	(Kakenデータベース)