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成果報告書詳細
管理番号20190000000315
タイトル平成29年度―平成30年度成果報告書 次世代人工知能・ロボット中核技術開発 次世代人工知能技術分野「人工知能と超音波3D画像による筋肉・腱・軟骨等の健康状態測定装置の研究開発」
公開日2019/6/21
報告書年度2017 - 2018
委託先名株式会社CESデカルト
プロジェクト番号P15009
部署名ロボット・AI部
和文要約件名:平成29年度―平成30年度成果報告書 次世代人工知能・ロボット中核技術開発 次世代人工知能技術分野 「人工知能と超音波3D画像による筋肉・腱・軟骨等の健康状態測定装置の研究開発」

本事業は、筋肉・腱・軟骨等を測定する超音波3D測定装置(以下、3D装置)の研究開発と、取得した波形データや画像データに臨床学的見解をタグ付けしたものを人工知能(AI)で解析し、健康状態の指標を構築する。そしてAIを実装した超音波3D健康状態測定装置の実用化を目指すものである。

(a)超音波3D測定装置の研究開発
対象部位を立体的に測定するフレキシブルマトリックスアレイプローブ及び信号処理装置、取得した超音波信号を画像等に再構築するソフトウェアの研究開発を行った。
(a-1)フレキシブルマトリックスアレイプローブの開発
既存の超音波画像診断装置(以下、既存装置)の反射波に加え、透過波も取得できる2WAY構造とし、湾曲したガイド上をプローブが移動することで反射モードと透過モードを切り替える装置を製作した。
(a-2)信号処理装置及び再構築ソフトウェアの開発
最適な3次元開口合成法を顕出するため開口合成シミュレーションソフトを開発した。その結果を基にプローブで取得した反射波を3D画像に構築するシステムを開発した。また透過波は超音波の強度と音速を数値化して表示・保存できるシステムを開発した。

(b)データセットの構築
変形性膝関節症に関係する膝関節軟骨及び大腿部筋肉を対象に測定を行いAI解析のためのデータセットの構築を行った。
(b-1)膝関節軟骨の測定
既存装置とMRIを用い100名の測定を実施し、専門医師による変性スコアを付与してデータセットを構築した。さらに開発した3D装置を用いて同様の条件で100名の測定を実施し、検証データを取得した。
(b-2)大腿部筋肉の測定
既存装置による約450名の筋肉測定を実施し、専門医師によるスコア付与してデータセットを構築した。さらに開発した3D装置を用いて同様の測定条件で100名の測定を実施し、検証データを取得した。

(c)解析用AIの研究開発
上記(b-1)(b-2)によるデータから健康状態を解析するアルゴリズムの研究開発を行った。
(c-1)膝関節軟骨用AIの開発
物体検出を行う「YOLOv3」をベースに、膝関節軟骨の超音波画像から画像内軟骨部位の領域検出と健康状態の推定を行うアルゴリズムを構築した。
既存装置によるデータを学習及び交差検定による検証を行った結果、正答率87.5%の精度を確認した。
また、3D装置によるデータを同様に検証した結果、正答率90%の精度を確認した。
(c-2)大腿部筋肉用AIの開発
既存装置による超音波画像をテクスチャー解析することで算出した特徴量を決定木でデータマイニングし、サルコペニア(筋量減少)とダイナペニア(筋力減少)の判定アルゴリズムを構築した。
その結果、サルコペニアではROC曲線のAUC=0.81(中程度)、ダイナペニアではAUC=0.90(良好)となり、筋肉の健康状態を推定する指標として本特徴量の有効性を確認した。
また、3D装置による超音波画像を同様にテクスチャー解析し、既存装置よる超音波画像の特徴量と比較した結果、数値の相対誤差が±20%以内である測定回数が総測定回数の80%となり、互換性があることを確認した。
英文要約Title: Development of Core Technology for Next-Generation Artificial Intelligence and Robots Next-Generation Artificial Intelligence Technology Area. Research and Development of Health Status Measuring Equipment for Muscles, Tendons, and Cartilages Using Artificial Intelligence and 3D Ultrasound Images (FY2017-FY2018) Final Report

This project is intended for research and development of three-dimensional (3D) ultrasound equipment measuring muscles, tendons, cartilage, etc. (hereinafter, 3D equipment) by analyzing waveform data or image data tagged with clinical opinions using artificial intelligence (AI) to establish health status indicators and for practical use of AI-based 3D ultrasound equipment to monitor health.

(a) Research and development of 3D ultrasound measuring equipment
We developed a flexible matrix array probe and signal processor for 3D measurement of target site and software to reconstruct ultrasound signals into images, etc.
(a-1) Development of flexible matrix array probe
We designed two-way equipment to obtain transmission waves and reflection waves using existing ultrasound diagnostic imaging device (hereinafter, existing equipment).
(a-2) Development of signal processor and reconstruction software
We developed a system that reconstructs reflection waves obtained with the probe into 3D images. For transmission waves, a system was developed to display and store numerically measured strength and sonic velocity of ultrasound waves.

(b) Construction of datasets
We measured articular cartilages and femoral muscles related to osteoarthritis to construct datasets for AI-based analysis.
(b-1) Measurement of articular cartilages
We measured articular cartilages of 100 patients using existing equipment, MRI and 3D equipment and tagged degeneration scores measured by a physician to construct datasets.
(b-2) Measurement of femoral muscles
We measured the femoral muscles of approximately 450 patients using existing equipment and 100 patients using the 3D equipment, and tagged scores measured by a physician to construct datasets.

(c) Development of artificial intelligence for analysis
Based on data obtained from (b-1) and (b-2), an algorithm was developed to analyze health status.
(c-1) Development of artificial intelligence for articular cartilage
We detected the area of cartilage site in the ultrasound image of articular cartilage on the basis of “YOLO v3”, an object detector, and developed an algorithm to estimate health status.
(c-2) Development of artificial intelligence for femoral muscle
We conducted decision tree-based data mining of characteristic values calculated by texture analysis of ultrasound images obtained by existing equipment, and constructed an algorithm to determine sarcopenia (loss of muscle mass) and dynapenia (loss of muscle strength).
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