講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-07-05 14:00
[ショートペーパー]深層学習を用いた膝MR画像における軟骨領域の自動抽出 ○深谷航生・原 武史・周 向栄(岐阜大)・野崎太希・松迫正樹(聖路加国際病院)・藤田広志(岐阜大) MI2019-17 |
抄録 |
(和) |
関節症疾病に関する診断や治療法において軟骨領域の正確な把握は重要である.近年では,膝関節軟骨に関わる診断において,軟骨状態の定量的な評価指標の重要性が着目されている.本研究の目的は,MRIを用いて撮像した画像において,深層学習を利用した領域分割技術であるFCN,及びU-Netを用いた軟骨領域の自動抽出法を開発し,軟骨の定量的評価に繋げることである.医師が軟骨領域を描画したMR画像20症例を用いてFCN,U-Netの学習をそれぞれ行い,学習後のセグメンテーション結果を比較した.その結果,使用したモデルにより学習結果の抽出率や形状の特徴に差異が生じた. |
(英) |
(Available after conference date) |
キーワード |
(和) |
膝MR画像 / 軟骨 / セグメンテーション / FCN / U-Net / 精度比較 / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 104, MI2019-17, pp. 1-2, 2019年7月. |
資料番号 |
MI2019-17 |
発行日 |
2019-06-28 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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