[2Q6-GS-10] 画像・音声: 画像解析と応用

[2Q6-GS-10-01] 多段階ディープラーニングによる顔面規格Ｘ線写真上ランドマークの自動プロッティング

自動セファログラム解析の精度向上

〇西本 聡¹ (1. 兵庫医科大学)

キーワード：多段階ディープラーニング、顔面規格Ｘ線写真、回帰分析、解剖学的特徴点

目的：顔面規格Ｘ線写真（セファログラム）解析は頭蓋顎顔面の形態を評価する上で価値の高い手法である。解析のためには規格撮影されたエックス線写真をトレースし、解剖学的特徴点をプロットすることが行われる。この作業は、経験と時間を要する。自動化されたセファログラム解析システムが開発されれば、臨床家にとってとても便利なものとなる。データサイエンスにおいて機械学習は大いに発展中の分野で、その中でもディープラーニングは急速に浸透してきた。ディープラーニングによる回帰分析によってセファログラム上の解剖学的特徴点を自動予想するシステムを開発した。

方法:ISBI2015のコンペティションで用いられた画像とそれぞれ19点の特徴点座標を用いた。予想精度を向上させるため、多段階的に畳み込みニューラルネットワークを学習させ、特徴点を絞り込んだ。

結果と考察：多段階的に絞り込むことで、単一ステージモデルと比較して高い精度の予測ができた。また、過去に報告されているベンチマークに比べ高い精度で予測された。計算量に制限のある環境においては多段階的に絞り込んでゆく手法は一つの解決法になる可能性が示唆された。