[1M3-GS-13] AI応用: 社会データと予測

[1M3-GS-13-01] 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

〇金内 友里恵¹、橋本 正弘²、瀬戸 卓弥¹、Haque Hasnine³、陣崎 雅弘²、榊原 康文¹ (1. 應義塾大学理工学部、2. 慶應義塾大学医学部、3. GEヘルスケア・ジャパン)

キーワード：超音波画像、ランドマーク検出、深層学習

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．