機械システム制御研究室博士後期課程1年の Yan Yongxuan 君が，医学部附属病院放射線治療科の先生方と共同で行っている，深層学習を応用した画像ベース腫瘍追跡システムの構築に関する研究成果が，オープンアクセスの学術誌 IEEE Access (IF = 3.9）に掲載されました．
“Markerless Lung Tumor Localization from Intraoperative Stereo Color Fluoroscopic Images for Radiotherapy”
Yongxuan Yan, Fumitake Fujii, Takehiro Shiinoki and Shengping Liu
この研究では，
・実時間動体追跡装置で得られる，腫瘍を含むカラーステレオ透視画像からDRR（後述）への変換
・DRR画像内の骨の，画像からの除去
・骨の影響を低減化した画像を用いた腫瘍位置の識別
の3つの画像処理・解析工程のそれぞれを，個別に学習させた U-net モデルで行わせるシステムの構築を目的としたものです．本稿の中で Yan 君は，カラー透視画像をグレイスケールに変換する重みの算出に，RGB各プレーンのエントロピーを用いることを提案しました．また，対象となる患者のCTから生成される単純X線透視像相当の画像（DRR）の生成過程を見直し，質の良い学習データの確保と教師用ラベル付の自動化についても改善を行って，精度の高い腫瘍位置特定を可能としました．
論文はオープンアクセスです。https://ieeexplore.ieee.org/document/10471547 にてご覧ください．