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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-14 13:00 3D-CNNを用いた脳MRI画像に基づく脳疾患分類 ○林 大介・長坂晃朗・望月祐志・林 貴之（日立）・上野雄文（NHO肥前精神医療センター）  MICT2023-29 MI2023-22 |
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| 抄録 | （和） | 統合失調症やアルツハイマー型認知症は，脳内に構造変化を引き起こす脳疾患である．本研究では，患者の負担の少ない短時間撮像のT1強調画像を対象に，上記脳構造変化に基づく疾患判定を行う．バイキュービック補間による3D再構成スムージング処理と，3DEfficientChannelAttentionを適用した3D-CNNモデルを用いることで，統合失調症に特有の微小で複雑かつ広範囲に分布する解剖学的構造を，少データ量の撮像画像から高精度に検出できる．提案手法は，アルツハイマー型認知症と統合失調症，健常者を96.5%の精度で多疾患分類した．上記分類モデルの3D-Grad-CAMを用いた領域分析において，統合失調症では前頭葉や左側上側頭回，皮質下領域で，アルツハイマー型認知症では側頭葉や頭頂葉，後頭葉，皮質下領域が分類に重要と特定され，顕著性ネットワーク機能障害仮説とも合致することが示された． |
| （英） | Schizophrenia and Alzheimer’s disease are brain diseases that cause structural changes in the brain. In this paper, we classify such disorders on the basis of the above-mentioned structural brain changes through T1-weighted images of short-time imaging, which is less burdensome for patients. We propose a method of detecting the micro, complex and widely distributed anatomical structures characteristic of schizophrenia with high accuracy from a small amount of data of MRI images by using a three-dimensional (3D) reconstruction smoothing process with bicubic interpolation and a 3D-CNN model with 3D efficient channel attention. Our proposed method classified Alzheimer’s disease, schizophrenia, and normal control with 96.5% accuracy. In a regional analysis of the above classification model using 3D Gradient-weighted Class Activation Mapping, we identified the frontal lobe, left superior temporal gyrus, and subcortical regions as important for classifying schizophrenia, and the temporal lobe, parietal lobe, occipital lobe, and subcortical regions for classifying Alzheimer’s disease, which is consistent with the salient network dysfunction hypothesis. | |
| キーワード | （和） | MRI / 脳 / T1強調画像 / ECA / 3D-CNN / 3D-Grad-CAM / 脳疾患 / 精神疾患 |
| （英） | MRI / Brain / T1-weighted images / ECA / 3D-CNN / 3D-Grad-CAM / Brain disease / Mental illness | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 257, MI2023-22, pp. 15-20, 2023年11月. | |
| 資料番号 | MI2023-22 | |
| 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 | MICT2023-29 MI2023-22 |
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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） | 3D-CNNを用いた脳MRI画像に基づく脳疾患分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Brain Disease Classification Based on Brain MRI Images Using 3D-CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MRI / MRI |
| キーワード(2)（和/英） | 脳 / Brain |
| キーワード(3)（和/英） | T1強調画像 / T1-weighted images |
| キーワード(4)（和/英） | ECA / ECA |
| キーワード(5)（和/英） | 3D-CNN / 3D-CNN |
| キーワード(6)（和/英） | 3D-Grad-CAM / 3D-Grad-CAM |
| キーワード(7)（和/英） | 脳疾患 / Brain disease |
| キーワード(8)（和/英） | 精神疾患 / Mental illness |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 大介 / Daisuke Hayashi / ハヤシ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd. Research & Development Group (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長坂 晃朗 / Akio Nagasaka / アキオ ナガサカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd. Research & Development Group (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 望月 祐志 / Yuji Mochizuki / ユウジ モチヅキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日立製作所 社会ビジネスユニット (略称： 日立) Hitachi, Ltd. Social Infrastructure Systems Business Unit (略称： Hitachi) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 貴之 / Takayuki Hayashi / タカユキ ハヤシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日立製作所 社会ビジネスユニット (略称： 日立) Hitachi, Ltd. Social Infrastructure Systems Business Unit (略称： Hitachi) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野 雄文 / Takefumi Ueno / タケフミ ウエノ |
| 第5著者 所属（和/英） | 独立行政法人国立病院機構肥前精神医療センター (略称： NHO肥前精神医療センター) NHO Hizen Psychiatric Center (略称： NHO Hizen Psychiatric Center) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-14 13:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2023-29, MI2023-22 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.256(MICT), no.257(MI) |
| ページ範囲 | pp.15-20 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
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