講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-29 10:15
医用画像と放射線読影レポートを用いた大規模データベースにおける疾患分類と筋骨格解剖パラメータの解析 ○本田修平・大竹義人(奈良先端大)・高尾正樹(阪大)・荒牧英治・矢田竣太郎・日朝祐太(奈良先端大)・合田憲人・佐藤真一(NII)・西江昭弘(九大)・菅野伸彦(阪大)・佐藤嘉伸(奈良先端大) MI2019-69 |
抄録 |
(和) |
近年,大規模な医用画像データベースが構築されるなどデータ駆動型の解析環境が整いつつある.これに伴い,我々の研究グループでは新たな解剖学的知識を獲得するために,これまでCT画像に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用して主に下肢関節領域を対象に筋骨格解剖パラメータの自動計測システムを開発し,性別や年齢による傾向の解析を行ってきた.しかし,年齢や性別だけの比較では疾患などの患者固有の背景が不明なため,新たな医学的知識の獲得には患者固有の背景を明らかにする必要があった.そこで本研究では,患者固有の背景を明らかにするため,予備実験としてC T画像を撮影した際に放射線科医が作成する放射線読影レポートを自然言語処理によって解析し,疾患分類を行った.さらに筋骨格解剖パラメータと疾患分類の関係を解析し,新たな医学的知識の獲得を試みたのでそれについて報告する. |
(英) |
Recently, the environment for the analysis of large databases, such as the large-scale medical image database, have been constructed. Due to this, our research group has been developed an automatic analysis system to analyze musculoskeletal anatomical parameters by gender and age using convolutional neural network (CNN). However, patient-specific backgrounds such as disease are not known, so it is necessary to clarify patient-specific backgrounds to acquire new medical knowledge. In this study, in order to clarify the patient-specific background, a radiology report created by a radiologist when CT images were taken was analyzed by natural language processing to classify diseases. In addition, we analyze the relationship between musculoskeletal anatomical parameters and disease classification, and attempt to acquire new medical knowledge. |
キーワード |
(和) |
CT画像 / 放射線読影レポート / 自然言語処理 / CNN / BERT / 医用画像データベース / / |
(英) |
CT Image / Radiology Report / NLP / CNN / BERT / Medical Image Database / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-69, pp. 19-22, 2020年1月. |
資料番号 |
MI2019-69 |
発行日 |
2020-01-22 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2019-69 |