講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-09-25 11:00
呼吸同期DSA像の生成を目的とした自動呼吸位相マッチング ○市川和輝・大西 峻(千葉大)・加藤英幸・大岡美彦(千葉大医学部附属病院)・羽石秀昭(千葉大) MI2017-39 |
抄録 |
(和) |
腹腔を対象としたカテーテル手技において,血管走行を確認する際にはDigital Subtraction Angiography (DSA)像が収集される.患者の呼吸によりアーチファクトが発生してしまうため,DSA撮影時には患者に息止めを要求する.息止めは患者に大きな負担を与えるため,自然呼吸下でDSA収集を行う手法が提案されている.しかし,この手法ではオペレータによる操作が必要であったことから,本発表では機械学習を用いて自動化を試みた.Local Binary PatternとBinary Pattern Run Length Matrixを特徴量とし,ランダムフォレストによる呼吸位相識別モデルを構築した.臨床データを対象に手法を適用し,数値評価を行った.結果として15例中13例で中央値80%以上の識別性能を実現した. |
(英) |
To visualize the vessel structure, digital subtraction angiography (DSA) image is acquired in the interventional treatment for thoracoabdominal organs. Patient has to hold their breathing during DSA acquisition to avoid the artifacts due to breathing. We have previously proposed a breath-hold free DSA image acquisition method to reduce the strain of patient. In this paper, we automated it based on a machine-learning method. The random forest algorithm was used to construct the identification model. The constructed identification model was applied to clinical data and the performance of it was quantitatively evaluated. As a result, over 80% of median values was correctly identified in 13 data out of 15 data. |
キーワード |
(和) |
Digital Subtraction Angiography / 自然呼吸 / ランダムフォレスト / / / / / |
(英) |
Digital Subtraction Angiography / Natural respiration / Random forest / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 220, MI2017-39, pp. 5-7, 2017年9月. |
資料番号 |
MI2017-39 |
発行日 |
2017-09-18 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2017-39 |