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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-22 13:20
[ショートペーパー]深層学習を用いた3次元CT画像からの多臓器位置検出
小島拓也周 向栄原 武史藤田広志岐阜大
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抄録 (和) 医用画像におけるコンピュータ支援診断システムの研究分野において,3次元CT画像から広範囲・多種類の解剖学的構造の自動認識・位置検出が求められている.本研究では,3次元CT画像を3方向の2次元断面画像に分割し,2次元畳み込みニューラルネットワークによる多臓器の位置検出と3次元空間への投票により臓器の位置決定を行う手法を提案する.提案手法を17種類の臓器の位置検出に適用した.実験には,臓器ごとに造影・非造影CT画像が混在したデータベースの240症例を用いた.実験の結果,平均検出率が86.4%であることを確認した. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 3次元CT画像 / 位置検出 / 解剖学的構造 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 412, MI2018-74, pp. 55-56, 2019年1月.
資料番号 MI2018-74 
発行日 2019-01-15 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2019-01-22 - 2019-01-23 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英)  
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 2019-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた3次元CT画像からの多臓器位置検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detection of multiple organs in 3D CT images by using a deep learning. 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 3次元CT画像 /  
キーワード(2)(和/英) 位置検出 /  
キーワード(3)(和/英) 解剖学的構造 /  
キーワード(4)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク /  
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) 小島 拓也 / Takuya Kojima / コジマ タクヤ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ
第2著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第3著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第4著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
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講演者
発表日時 2019-01-22 13:20:00 
発表時間 50 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2018-74 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.412 
ページ範囲 pp.55-56 
ページ数 IEICE-2 
発行日 IEICE-MI-2019-01-15 


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