研究展示

メディアの科学

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心臓らしい心臓モデル

物理法則拘束付きガウス過程回帰を用いた心臓のモデル

どんな研究

心臓の核磁気共鳴画像(Magnetic Resonance Imaging: MRI)から心臓の3次元形状とその時間的な形状変化を推定します。この心臓形状推定問題は(1)画像のセグメント分割問題と(2)セグメントからの3次元形状の回帰問題に分けることが出来ます。本研究では特に後者の回帰問題に注力しました。

どこが凄い

心臓の形状推定問題において、MRI画像から得られる見た目の手がかりとは別に心臓の形状変化は全身に血液を送るポンプのような動きをするという物理法則を隠れた手がかりとして新たに活用するアイディアを導入し、これを拘束付き3次元形状回帰問題として解く方法を考案しました。

めざす未来

心臓病は重篤な症状を引き起こす疾患であり、世界の成人人口の約1~2%が何らかの心疾患の影響を受け、特に70歳以上の罹患率は10%以上にもなるといわれています。病気の予防・早期診断に応える医療技術の今後の発展の一要素として、機械学習の活用を図っていきたいと考えています。

関連文献

  1. M. Nakano, R. Shibue, K. Kashino, S. Tsukada, H. Tomoike, “Gaussian process with physical laws for 3D cardiac modeling,” under review.
  2. T. Ngo, Z. Lu, G. Carneiro, “Combining deep learning and level set for the automated segmentation of the left ventricle of the heart from cardiac cine magnetic resonance,” Medical Image Analysis, Vol. 35, pp. 159-171, 2019.

ポスター

展示説明ムービー

連絡先

中野 允裕 (Masahiro Nakano) メディア情報研究部/バイオメディカル情報科学研究センタ
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