主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 第34回全国大会(2020)
回次: 34
開催地: Online
開催日: 2020/06/09 - 2020/06/12
医療画像において,ランドマークは臨床的,科学的に重要な役割を担っている.超音波画像では関心領域の計測(腫瘍のサイズ計測など)のために2点で1組となるランドマークが付与される.現状ではランドマークを置く作業は手動で行われているため,検査技師や医師の負担になっている.また,ランドマークの置き方には決められたルールがないため個人差が出てしまう問題もあり,プロセスの自動化が必要である.本研究では,深層学習を用いた超音波画像におけるランドマーク位置予測システムの開発を目的とした.医師が1組のランドマークを付与した超音波画像のデータセットを使用して,画像とともに始点ランドマーク位置情報を入力すると終点のランドマーク位置を予測するようにニューラルネットワークを訓練した.さまざまなドメインを含む5万枚のビッグデータを用いて学習を行い,終点のランドマーク位置座標の予測精度を評価して有用性を確認した.