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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-01-18 11:10 ［ショートペーパー］人工的な病変画像を用いた3D-CNNによる転移性肝がん検出 ○小西孝明・道満恵介（中京大）・縄野 繁（国際医療福祉大）・目加田慶人（中京大）  MI2016-75 |
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| 抄録 | （和） | 肝がんの読影は，現在多くの施設で読影医の目視によって診断される.そのため，読影医の負担とな っている.そこで，本研究では，転移性肝がん領域の自動検出を目指す.従来手法では，2D-CNN(Convolutional Neural Network)を用いての学習であったため，体軸方向に対する 3 次元的な形状を学習できず，多くの過検出があった. そこで，2D-CNN に加えて 3D-CNN を併用した検出手法を提案する.また，CNN においては大量の学習画像を必要 となるため，健常者の CT 画像に対して肝がん病変領域を埋め込むことで学習データの拡充を図る.これらのデー タを実際の CT 画像と併用することで 2D-CNN 及び 3D-CNN を学習する.これによって，従来の検出手法よりも高 精度となることを確認した. |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | CT 画像 / 深層学習 / コンピュータ診断支援 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 393, MI2016-75, pp. 21-22, 2017年1月. | |
| 資料番号 | MI2016-75 | |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2016-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2017-01-18 - 2017-01-18 |
| 開催地（和） | 那覇市ぶんかテンブス館（那覇市） |
| 開催地（英） | Tenbusu Naha |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2017-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 人工的な病変画像を用いた3D-CNNによる転移性肝がん検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CT 画像 / |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | コンピュータ診断支援 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小西 孝明 / / コニシ タカアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 道満 恵介 / / ドウマン ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 縄野 繁 / / ナワノ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 国際医療福祉大学三田病院 (略称： 国際医療福祉大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 目加田 慶人 / / メカダ ヨシト |
| 第4著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) (略称： ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-18 11:10:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2016-75 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | pp.21-22 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) |
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