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@ikuta_0826

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DICOM画像を用いた深層学習の方法について

Q&A

Python初心者DeepLearning深層学習#医用画像

放射線治療計画CT画像を加工してpythonで深層学習するときのデータ取り込みについて

出力した生成CT画像を後に市販アプリケーションへ戻して線量計算を行いたいです。

1.CT値を残したまま学習するにはDICOM形式のまま入力するのでしょうか。または、npzやpngに変換してから入力するのでしょうか。変換した場合は生成したCT画像をDICOM形式に戻せますか。

2.DICOM形式のまま画像サイズを整えたり、データオーグメンテーション(回転、並行移動など)はできるのでしょうか。

DICOM形式のままの学習はかなり面倒と聞いたのですが、そもそも初めて学習するのでどのようにデータを取り込むのが良いかわかりません。
初歩的な質問で申し訳ないのですが、どなたか教えていただきたいです。

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1Answer

holdinghand88
@holdinghand88

DICOM画像を用いた深層学習について詳しく説明します。

DICOM画像の特徴と前処理

DICOM形式の理解

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）は医療画像の標準フォーマットで、画像データに加えて患者情報、撮影条件、画像パラメータなどのメタデータを含んでいます。

前処理の重要なステップ

1.ピクセル値の正規化: HU値（Hounsfield Unit）を適切な範囲に変換
2.ウィンドウ処理: 関心領域に応じたコントラスト調整
3.リサイズ: 深層学習モデルに適した画像サイズへの変換
4.データ拡張: 回転、反転、ノイズ付加による学習データの増強

深層学習アーキテクチャの選択

2D画像解析の場合
3D画像解析の場合

実装上の考慮点

データ管理

  • DICOM読み込みライブラリ（pydicom、SimpleITK）の活用
  • 大容量データの効率的な処理（データローダーの最適化）
  • 匿名化処理の実装

モデル設計

  • 医療画像特有の特徴を考慮したネットワーク設計
  • 転移学習の活用（ImageNetで事前学習したモデルの利用）
  • マルチモーダル学習（画像＋テキスト情報）

評価指標

  • 医療診断に適した評価指標（感度、特異度、AUC等）
  • 交差検証による性能評価
  • 臨床医による定性評価
    深層学習をDICOM画像に適用する際は、医療分野特有の要求事項を十分に理解し、臨床現場での実用性を考慮した設計が重要です。特に、精度だけでなく解釈可能性や信頼性も重視する必要があります。
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