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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-29 13:20
[ショートペーパー]深層学習を用いた冠動脈CTにおけるソフトプラークの自動分類
二木来菜李 鎔範新潟大)・長谷川 晃新潟医療福祉大)・吉村宣彦新潟大医歯学総合病院MI2019-84
抄録 (和) 冠動脈CTにおけるソフトプラークおよび通常の冠動脈(正常と表現する)を深層学習によって自動分類する方法を提案する.冠動脈CT画像から,冠動脈直行断面画像264枚(ソフトプラーク画像132枚,正常画像132枚)を取得し,対象画像とした(原画像).これらの画像に対し,各断面像の冠動脈に合わせて矩形のregion of interest(ROI)を設定し,このROIの範囲以外を黒く塗りつぶした画像を作成した(冠動脈矩形抽出画像).また,冠動脈の領域を抽出し,この領域以外を黒く塗りつぶした画像を作成した(冠動脈抽出画像).この3種類の画像それぞれにGoogLeNetを適用して自動分類し,分類精度の比較を行った.2-fold cross validationの結果,分類精度は原画像で43.6%,冠動脈矩形抽出画像で78.4%,冠動脈抽出画像で82.6%となった.したがって,ソフトプラークおよび正常な冠動脈直行断面画像の自動分類において,注目する冠動脈以外の部分を除去すると,分類精度が高くなることが示唆された. 
(英)
キーワード (和) 深層学習 / 冠動脈CT / 自動分類 / ソフトプラーク / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-84, pp. 83-84, 2020年1月.
資料番号 MI2019-84 
発行日 2020-01-22 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MI2019-84

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-01-29 - 2020-01-30 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
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 2020-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた冠動脈CTにおけるソフトプラークの自動分類 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(2)(和/英) 冠動脈CT /  
キーワード(3)(和/英) 自動分類 /  
キーワード(4)(和/英) ソフトプラーク /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 二木 来菜 / / フタツギ ライナ
第1著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 鎔範 / / リ ヨンボム
第2著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 晃 / / ハセガワ アキラ
第3著者 所属(和/英) 新潟医療福祉大学 (略称: 新潟医療福祉大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉村 宣彦 / / ヨシムラ ノリヒコ
第4著者 所属(和/英) 新潟大学医歯学総合病院 (略称: 新潟大医歯学総合病院)
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講演者
発表日時 2020-01-29 13:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-84 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.83-84 
ページ数 IEICE-2 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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