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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-19 10:05
ディープラーニングを用いた教師なし学習によるレジストレーション手法の初期的検討
長柄 快Holger R. Roth中村彰太小田昌宏森 健策名大
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抄録 (和) レジストレーションは医用画像処理における重要な処理の一つであり,これまでに様々な手法が提案されている.しかし,非剛体レジストレーションにおいては正解データを多量に用意することが困難であることから,学習を利用した非剛体レジストレーション手法の開発はあまり行われていない.この問題に対し,ディープラーニングを用いた教師なし学習によるレジストレーション手法が提案されている.教師なし学習によるレジストレーション手法では正解データを作成する必要が無いため,正解データを用意するのことが難しいという問題点を解決することが出来る.しかし,この手法で使われているネットワークでは畳み込む範囲が限定されており,大局的な構造を学習することが難しい.そこで本稿では,より大局的な構造を学習できるように,ネットワークにCoarse-to-fineアプローチを導入したネットワークを提案する.異なるカーネルサイズのプーリング層を持つ複数のネットワークからの出力を組み合わせた損失関数を用いることで,大局的な構造と局所的な構造の両方を学習可能なネットワークとなる.このネットワークに変形したい画像と参照画像を入力することで,参照画像に合わせて変形された画像が得られる.提案手法を用いて実験を行ったところ,従来手法に比べて良好なレジストレーション結果が得られた. 
(英) Registration is one of the important processes in medical image processing. Many researchers have proposed methods for registration. However, few learning-based non-rigid registration method has developed because of the difficulty of preparing a lot of ground truth data for non-rigid registration. To solve this problem, a registration method by using unsupervised deep learning has been proposed. In the registration method by unsupervised learning, it is not necessary to create ground truth data. However, in this method, the network cannot learn the global structures because the range of convolution is limited. Therefore, in this paper, we propose a network introducing a coarse-to-fine approach to learn global structures. The proposed network consists of multiple networks with pooling layers having different kernel sizes. Moreover, we develop a loss function that combines outputs from these multiple networks. The proposed network outputs deformed images according to the reference images. Experimental results using the proposed method showed better registration results than conventional methods.
キーワード (和) ディープラーニング / 教師なし学習 / 非剛体レジストレーション / マイクロCT / HE染色画像 / / /  
(英) Deep learning / Unsupervised learning / Non-rigid registration / Micro CT / HE stained image / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 518, MI2017-65, pp. 7-12, 2018年3月.
資料番号 MI2017-65 
発行日 2018-03-12 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SIP EA SP MI  
開催期間 2018-03-19 - 2018-03-20 
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ 
開催地(英)  
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] 
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2018-03-SIP-EA-SP-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ディープラーニングを用いた教師なし学習によるレジストレーション手法の初期的検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A preliminary study on unsupervised registration with deep learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ディープラーニング / Deep learning  
キーワード(2)(和/英) 教師なし学習 / Unsupervised learning  
キーワード(3)(和/英) 非剛体レジストレーション / Non-rigid registration  
キーワード(4)(和/英) マイクロCT / Micro CT  
キーワード(5)(和/英) HE染色画像 / HE stained image  
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) 長柄 快 / Kai Nagara / ナガラ カイ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Holger R. Roth / Holger R. Roth /
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 彰太 / Shota Nakamura / ナカムラ ショウタ
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク
第5著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-19 10:05:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2017-65 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.518 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2018-03-12 


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