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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-14 13:20 医用画像の匿名化機構を盛り込んだ深層学習ベースの画像診断支援システムの構築 ○岩井亮斗・鴻巣竜之介（東邦大/産総研）・野里博和（産総研）・中島 悠（東邦大）  MICT2023-30 MI2023-23 |
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| 抄録 | （和） | 人工知能（AI）を用いた医用画像の診断支援システムは，既に消化器内視鏡検査などにおいて認可を受けて，実際の臨床現場で使われ始めている．現状は検査機器に組み込まれる形での製品構成が主流である．今後AIモデルをクラウド上に置き，対象の検査画像をインターネット経由で受信するクラウドサービス化により，既存の医療機器がそのまま利用可能となり，医療機関への導入コストを抑え，AI技術のさらなる普及が期待できる．しかし，インターネットを介して機微な医療画像を送受信する懸念として，患者由来の医用画像そのものが漏洩する危険性が懸念されている．そこで，本研究では，画像を不可逆的に変換する画像匿名化を施すとともに，高い病変分類性能を達成する画像匿名化機構を備えた画像診断支援システムを提案する．本手法では，医用画像そのものは分類AIモデルには入力せず，変分オートエンコーダ(VAE： Variational Auto-Encoder)機構による画像匿名化が行われた特徴量を基に深層学習モデルにより分類する．具体的には，VAEと分類モデルの学習時に，分類誤差を分類モデルとVAEに順に逆伝搬させることで，VAE自体は，分類に必要な情報のみを特徴量として再構成するように学習する．これにより，元の画像情報が再構成されない画像匿名化を実現する．本研究では，MNISTやFashion-MNIST，CIFAR-10を用いた効果検証と，実際の医用画像として膀胱内視鏡画像を用いた実証実験を行い，画像の匿名化及び分類の性能評価を行った． |
| （英） | When medical imaging AI models are hosted on cloud service there is a risk of sensitive medical images being leaked when transmitted over the Internet. In order to overcome this problem, this study proposes an image diagnosis support system with an image anonymization mechanism that irreversibly transforms images and achieves lesion classification. In the proposed approach, medical images are not directly fed to the classification AI model. Instead, a Variational Auto-Encoder (VAE) mechanism is used to extract anonymized features that can be classified by a later classification AI model. Specifically, during the training of the VAE and the classification model, the classification error is backpropagated to teach the VAE to only reconstruct necessary information for classification as features. This study demonstrates the effectiveness of the proposed method for classification and anonymization by utilizing the MNIST dataset, the Fashion-MNIST dataset, the CIFAR-10 dataset and clinical cystoscope images. | |
| キーワード | （和） | 画像匿名化 / 機械学習 / 医用画像 / クラウドサービス / 診断支援 / / / |
| （英） | Image Anonymization / machine learning / medical images / cloud service / diagnosis support / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 257, MI2023-23, pp. 21-24, 2023年11月. | |
| 資料番号 | MI2023-23 | |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MICT2023-30 MI2023-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI MICT |
| 開催期間 | 2023-11-14 - 2023-11-14 |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2023-11-MI-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 医用画像の匿名化機構を盛り込んだ深層学習ベースの画像診断支援システムの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Medical image diagnosis support system with image anonymization based on deep learning techniques |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像匿名化 / Image Anonymization |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 医用画像 / medical images |
| キーワード(4)（和/英） | クラウドサービス / cloud service |
| キーワード(5)（和/英） | 診断支援 / diagnosis support |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 亮斗 / Katsuto Iwai / イワイ カツト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東邦大学/国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 東邦大/産総研) Toho University/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： Toho Univ./AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鴻巣 竜之介 / Ryuunosuke Kounosu / コウノス リュウノスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東邦大学/国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 東邦大/産総研) Toho University/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： Toho Univ./AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野里 博和 / Hirokazu Nosato / ノサト ヒロカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 悠 / Yuu Nakajima / ナカジマ ユウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東邦大学 (略称： 東邦大) Toho University (略称： Toho Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-14 13:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2023-30, MI2023-23 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.256(MICT), no.257(MI) |
| ページ範囲 | pp.21-24 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
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