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AIモデルの構築・推論テストケース

NeoPulse® 医療画像データ(DICOM)の解析

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テストケース概要

NeoPulse®の医療画像データ解析のサンプルをご紹介します。
今回使用するDICOMデータは、MRによってスキャンして得た連続画像によって構成されるデータです(以下の図を参照)。
今回は、人間の脳のDICOMデータから、性別(男性/女性)を判定することができるかどうかを、NeoPulse®でAIモデルを構築することにより検証しました。

【男性の脳】
【女性の脳】

"IXI Dataset(T1 Images)" by Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, used under CC BY-SA3.0 / オリジナルのniftiファイルをフレーム数を削減、回転、圧縮gif画像に変換
クリエイティブ・コモンズ・ライセンス
この作品は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 3.0 非移植 ライセンスの下に提供されています。

テスト結果

NeoPulse®により、約90%の精度で性別判定を行うAIモデルの作成に成功しました。
これは、DICOMという特殊な連続画像データから、NeoPulse®は男女別の特徴を機械学習で抽出できたことを示しています。
また、一般的にAIで画像や動画を分析するには、画像サイズやフレームごとの処理など特定の前処理(データ加工)が必要とされますが、NeoPulse®の場合、DICOMデータに対する前処理は一切必要ありませんでした。

なお、今回のサンプル作成にかかった期間は以下の通りです。

学習データ 10分 ※1
学習用スクリプト作成 5分 ※2
学習(1モデル当たり) 約1日

※1 以下のURLのデータを使用
DICOMデータ:http://biomedic.doc.ic.ac.uk/brain-development/downloads/IXI/IXI-T1.tar
学習ラベル:http://biomedic.doc.ic.ac.uk/brain-development/downloads/IXI/IXI.xls

※2 NeoPulseサンプルGitHubページを参照
https://github.com/DimensionalMechanics/NeoPulse_Examples/tree/master/Classification/Dicom/IXIT1_BrainSex

今回紹介したDICOMデータの分析は、レントゲン画像やMR画像からの異常検出(腫瘍・ガンの特定)などにも応用することが可能です。

NeoPulse®を使用することで、AIモデルの構築・推論を短期間で実践していただくことが可能です。
弊社でもNeoPulse®を使ったAIシステムのPoCが可能ですので、NeoPulse®の利用を是非ご検討ください。