研究者業績
基本情報
- 所属
- 千葉大学 フロンティア医工学センター 准教授東京大学 医学部附属病院コンピュータ画像診断学／予防医学講座 特任研究員
- 学位
- 博士（工学）(2006年3月 千葉大学)
- J-GLOBAL ID
- 201901001849008767
- researchmap会員ID
- B000349313
研究分野
1経歴
3-
2021年7月 - 現在
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2019年5月 - 2021年6月
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2006年4月 - 2019年4月
受賞
2-
2020年5月
論文
99-
Biomedical Physics & Engineering Express 2025年1月24日
MISC
7-
臨床放射線 67(1) 11-17 2022年1月画像診断における人工知能(画像診断AI)は、コンピューター支援診断とも呼ばれる。胸部領域における画像診断AIの対象疾患は肺癌からCOVID-19まで多岐にわたるが、肺癌に絞って概説した。国内外の、画像診断AIの手法に関する研究報告、AIを併用した画像診断の有効性について述べ、国内で薬機法に基づく承認が得られた肺癌関連のソフトウェアを紹介した。
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Innervision 33(7) 50‐54 2018年6月25日
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医学物理 36(1) 29-34 2016年Machine learning algorithms are to analyze any dataset to extract data-driven model, prediction rule, or decision rule from the dataset. Various machine learning algorithms are now used to develop high-performance medical image processing systems such as computer-aided detection (CADe) system which detects clinically significant objects from medical images and computer-aided diagnosis (CADx) system which quantifies malignancy of manually or automatically detected clinical objects. In this paper, we introduce some applications of machine learning algorithms to the development of medical image processing system.
書籍等出版物
1-
IGI Global 2013年5月31日 RefereedA machine learning-based method using a database of clinical data, such as Computer-Assisted Detection/Diagnosis (CAD), is one of the next key technologies in clinical imaging. The most important issue for machine learning, based on clinical data, is construction of the database, and one of the promising improvements this technology offers is in the field of in-hospital development because of increased data accessibility and periodical updates. This chapter first discusses the database problems in CAD development comprehensively. Then, it introduces the authors' integrated platform, called the Clinical Infrastructure for Radiologic Computation of United Solutions (CIRCUS), for in-hospital research, development, use, and evaluation of clinical image processing. Based on the authors' clinical experience and the data collected through the CIRCUS system, they present research results on the improvement of CAD performance as well as simulated studies for additional learning. Finally, the authors' future plans, including radiologist-CAD collaboration beyond machine learning, are also discussed.
講演・口頭発表等
154-
Machine Learning in Medical Imaging(MLMI) 2010年 Springer
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2009年9月9日国際会議は,その分野の最新動向を知る重要な機会である.本稿では,国際会議に参加できなかった人にも,研究分野の最新成果や動向の詳細を紹介しよう,という趣旨で,国際会議CARS2009,および,CAOS2009に参加した研究者による報告をまとめたものである.CARS2009は2009年6月23日〜27日にベルリンで開催され,CAD,CAS,PACSなどのこれまでのトピックに関する研究のみならず,CAD-PACSやSurgical PACSなど,新しい興味深いトピックも見られた.また,CAOS2009は整形外科手術支援に関する会議で,2009年6月17〜20日に米国ボストンで開催された.統計アトラスを利用した支援へと今後展開されていきそうである.本稿が読者の一助となれば幸いである.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2009年7月8日我々が提案する体幹部FDG-PET/CT像からの皮膚病変検出法では,画像上の画素から得られる特徴量を用いたアンサンブル識別の結果をもとに,病変領域の検出を行う.この識別器アンサンブルの学習に用いているAdaBoost法は,学習サンプルに対して一律に同量の重み(総和=1.0)を初期値として与える手法である.しかし,病変領域の大きさは様々であるため,各画素一律の重みで学習を開始することは,属する画素数の多い大きな病変への重みが大きくなり,小さな病変が学習されにくい可能性がある.本報告では,アンサンブル学習における初期重み値に関する検討を行う.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2009年7月8日医用CT画像における脊柱椎体の海綿骨抽出を目的として、椎体断面図形の2次元可変形モデルを作成した。モデル作成にはActive shape model(ASM)を用いた。輪郭点の選び方やモデルの自由度の異なるさまざまなモデルを作成し、実際の椎体断面図形に適用して、それぞれ評価を行った。評価の指標としてはoverlap index、ならびにモデルと実際の断面図形との最大距離を用いた。さらに作成したモデルを断面とする3次元の一般化円筒モデルを作成し、これにより個々の椎体の海綿骨のセグメンテーションが可能であることを確認した。
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2009年7月8日CADソフトウェアの開発/臨床応用を促進するためには,アルゴリズムの開発,ソフトウェアの実装,臨床使用,知見のフィードバック,ソフトウェアの改善,さらなる臨床使用が必要である.我々はこれらの循環の実現を目的とした統合的な開発環境の構築を進めている.本研究では,開発したCADソフトウェアの臨床使用を容易にするためにWebベースのCAD実行環境を構築し,運用を開始したので報告する.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2008年10月23日我々はこれまでに,曲率による候補領域抽出および表面情報を特徴量とした識別器によるFP削減処理を用いた肺結節自動検出法を提案した.しかし,この方法では候補領域抽出の際に閾値処理を用いるため,CT値の低いすりガラス結節(GGO)がfalse negativeとなることが問題である.本研究では,GGO検出のための要素技術として,局所適応閾値処理に関する検討を行った.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2008年10月23日椎骨後方要素は,前方要素(椎体)と比較して椎間関節などの構造が複雑であり,セグメンテーションがより難しい部位である.今回われわれは新たに作成した熱流束モデルを用いて,個々の椎骨の分離を試みた.この手法においては,セグメンテーションは骨を迂回して流れる熱流をシミュレーションすることによって行われる.まず元画像から,各ボクセルの熱伝導率を定義する熱伝導率画像を作成する.骨皮質では熱伝導率は小さく,関節間隙では大きくなるようにする.与えられた部分画像に外部から熱量を加えまたは奪い,内部に熱流を生じさせる.骨を迂回して流れる熱流を追跡することにより,個々の骨の分離を行う手法である.ファントム,患者CT画像の頸椎,腰椎についてこの手法を適用し,その有用性について評価を行った.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2008年10月23日本報告では,体幹部FDG-PET/CT像上の皮膚病変検出処理に用いる特徴量の提案をする.我々の従来の検出法では,皮膚領域各画素から計測されるCT値,およびSUVの局所分布に関する特徴量から,画素ごとに皮膚病変尤度ならびに正常皮膚尤度を算出し,それらの尤度比を用いた病変の検出をしていた.本研究では,尤度計測に用いる新たな特徴量として,正常皮膚の標準的なSUV分布情報を考慮して計測されるSUV特徴量を提案する.また,これを用いた病変検出実験の結果について報告する.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2007年11月9日画像レジストレーションは医用画像工学における重要な基盤技術の一つであるが,問題点として計算コストが高いことが挙げられる.我々は,画像レジストレーション処理を構成する主要な要素である,類似度計算および幾何変形に関してSIMD技術の利用による高速化を試み,その効果について検討したので報告する.
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電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2007年7月4日ヘッセ行列を用いたスケールマッチングでは,正規化のためにGauss関数の標準偏差の係数乗を用いるが,構造物のエッジ形状などにより至適な係数が変化する.本研究では,ヘッセ行列の固有値を用いたスケールマッチングにおける正規化係数について検討を行う.具体的には,モデルによる数値解析および合成画像や胸部CT画像を用いた実験により,構造物のエッジ形状と至適な正規化係数の関係について検討する.さらに,構造物の形状情報が未知な場合における正規化係数の設定方法についても併せて検討する.
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INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 2007年6月 SPRINGER HEIDELBERGWe proposed a shape based automated detection of pulmonary nodules with surface feature based false positive (FP) reduction. In the proposed system, the FP existing in internal of vessel bifurcation is removed using extracted surface of vessels and nodules. From the validation with 16 chest CT scans, we find that the proposed CAD system achieves 18.7 FPs/scan at 90% sensitivity, and 7.8 FPs/scan at 80% sensitivity.
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Journal of Japan Society of Computer Aided Surgery : J.JSCAS 2006年12月30日
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電子情報通信学会技術研究報告. EA, 応用音響 2005年12月16日本研究では, 有声音の周期性を考慮した相互相関関数による残響除去法を提案する.提案手法では, 有声音が調波構造を有することに着目し, 周波数領域における閾値処理により音声の周期性を抑制した基準信号を得る.そして, 基準信号と観測信号との相互相関関数を計算し, 直接音と反射音の時間遅れを推定する.性能評価の結果より, 提案手法で回復した信号は従来手法に比べひずみが低減され, 音声が回復されていることを示す.
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自動制御連合講演会講演論文集 2005年本稿では，雑音補正LPC分析を用いた単語音声認識システムを提案する．雑音補正LPC分析を用いることで，音声強調などの雑音除去処理を必要とせず，雑音環境下においてもより正確な音声の特徴量を抽出することができる．これにより，雑音環境下においても高い認識率を得られる音声認識システムを構築することができると考えられる．提案システムについて性能評価を行い，雑音環境下において認識率が向上することを示す．
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日本放射線技術學會雜誌 2004年9月 公益社団法人日本放射線技術学会
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日本放射線技術學會雜誌 2004年9月 公益社団法人日本放射線技術学会
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電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 2004年4月16日スペクトルサブトラクション法を用いた音声強調において,音声領域と雑音領域との判別は音声の雑音除去と明瞭性の向上の両面から重要である.本研究では,雑音量に依存しない音声領域と雑音領域との判別方法を提案する.提案方法では,雑音成分を減算したスペクトルデータを用いて音声領域と雑音領域との判別を行うことにより,判別時の雑音の影響を低減させる.提案方法についてNOISEX-92の4種類の雑音による性能評価を行う.その結果,提案方法は従来方法より音声/雑音領域の判別が雑音量に依存せず,正確に行われることを示す.提案方法によって強調した音声は雑音除去性能を維持しながら音声ひずみを減少できることを示す.
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自動制御連合講演会講演論文集 2004年本研究では，雑音量に依存しない音声領域と雑音領域との判別方法を提案する．提案方法では，雑音成分を減算したデータを用いて音声領域と雑音領域との判別を行うことにより，判別時の雑音の影響を低減させる．提案方法についてNOISEX-92の4種類の雑音による性能評価を行う．その結果，提案方法は従来方法より音声/雑音領域の判別が雑音量に依存せず，正確に行われることを示す．
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自動制御連合講演会講演論文集 2004年近年、ウェーブレット変換を用いた音声強調が注目されている。しかし、強調後の音声にはミュージカルノイズと呼ばれる雑音が残るという問題点がある。本研究では、ウェーブレット変換を用いた音声強調をパラメータを変化させながら反復処理することによって更なる雑音除去性能の向上を図る。提案手法についてNOISEX-92の雑音を用いてシミュレーションを行う。その結果、提案手法によって雑音除去性能が向上することを示す。
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電子情報通信学会技術研究報告. DSP, ディジタル信号処理 2001年3月22日本研究ではリカレントニューラルネットワーク(以下,RNN)を用いたノイズキャンセラを提案する。従来のノイズキャンセラは観測信号を観測する主入力端子の他にノイズを観測する参照入力端子を必要とする。本方法は観測信号だけを用いて観測信号のノイズの低減を図った。RNNには中間層出力をフィードバックしたものを用い,RNNを小規模並列化することによって処理の高速化を図った。計算機シミュレーションの結果より,観測信号のノイズの低減を図ることができた。また,従来の低域フィルタを用いた方法と比較した結果より,本方法の方が優れていることがわかった。
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Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering 2000年1月1日Kinetic MRI images has been developed and often applied to the diagnosis of soft tissues. The diagnosis of the temporomandibular joint seemed to be one of the typical application fields and has been already clinically performed in some hospitals. Kinetic MRI images cannot be dealt with by DICOM systems, since the information elements and transfer syntax has not been defined yet. We tried to define them and examined its performances. Several objects of temporomandibular joint kinetic MRI images in Quick TIME format were created using the newly defined information elements. The objects were transferred and stored to a DICOM image server using CTN software. The stored images were successfully reconstructed and replayed. The outline of the newly defined information elements, the procedures for making and reconstruction of the objects were discussed in this paper.
共同研究・競争的資金等の研究課題
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日本学術振興会 研究拠点形成事業（A. 先端拠点形成型） 2024年4月 - 2029年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2023年4月 - 2027年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2023年4月 - 2026年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2023年4月 - 2026年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2023年4月 - 2026年3月