講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-06 09:40
[ショートペーパー]畳み込みニューラルネットワークを用いたCT画像からの股関節および大腿部の筋骨格領域自動抽出 ○日朝祐太・大竹義人・横田 太(奈良先端大)・高尾正樹・小川 剛・菅野伸彦(阪大)・佐藤嘉伸(奈良先端大) MICT2017-26 MI2017-48 |
抄録 |
(和) |
人工股関節全置換術において,術前筋萎縮の定量評価は,術後の筋力および日常生活動作の回復や転倒リスクを予測し,リハビリメニューを考慮する上で重要である.従来の数十例の小規模コホートを対象とした2次元評価の場合,評価する横断面の位置により筋萎縮を過小あるいは過大に評価する可能性があり,術後関節機能との関連は低かった.我々は大規模コホートを対象に3次元的な筋萎縮評価を行うため,畳み込みニューラルネットワークを用いてCT画像から各構成筋肉を自動抽出する手法を提案する.20症例の股関節周辺CT画像におけるleave-one-out交差検定により,階層的マルチアトラス法を用いた従来法に比べ,全筋肉の平均Dice係数が0.826±0.091から0.891±0.054,平均表面距離誤差が1.757±1.249 [mm]から0.994±0.696[mm]に改善した事を確認したので報告する. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
筋骨格 / 畳み込みニューラルネットワーク / セグメンテーション / / / / / |
(英) |
Musculoskeletal / Convolutional neural networks / Segmentation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 281, MI2017-48, pp. 3-4, 2017年11月. |
資料番号 |
MI2017-48 |
発行日 |
2017-10-30 (MICT, MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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