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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-29 10:15
医用画像と放射線読影レポートを用いた大規模データベースにおける疾患分類と筋骨格解剖パラメータの解析
本田修平大竹義人奈良先端大)・高尾正樹阪大)・荒牧英治矢田竣太郎日朝祐太奈良先端大)・合田憲人佐藤真一NII)・西江昭弘九大)・菅野伸彦阪大)・佐藤嘉伸奈良先端大MI2019-69
抄録 (和) 近年,大規模な医用画像データベースが構築されるなどデータ駆動型の解析環境が整いつつある.これに伴い,我々の研究グループでは新たな解剖学的知識を獲得するために,これまでCT画像に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用して主に下肢関節領域を対象に筋骨格解剖パラメータの自動計測システムを開発し,性別や年齢による傾向の解析を行ってきた.しかし,年齢や性別だけの比較では疾患などの患者固有の背景が不明なため,新たな医学的知識の獲得には患者固有の背景を明らかにする必要があった.そこで本研究では,患者固有の背景を明らかにするため,予備実験としてC T画像を撮影した際に放射線科医が作成する放射線読影レポートを自然言語処理によって解析し,疾患分類を行った.さらに筋骨格解剖パラメータと疾患分類の関係を解析し,新たな医学的知識の獲得を試みたのでそれについて報告する. 
(英) Recently, the environment for the analysis of large databases, such as the large-scale medical image database, have been constructed. Due to this, our research group has been developed an automatic analysis system to analyze musculoskeletal anatomical parameters by gender and age using convolutional neural network (CNN). However, patient-specific backgrounds such as disease are not known, so it is necessary to clarify patient-specific backgrounds to acquire new medical knowledge. In this study, in order to clarify the patient-specific background, a radiology report created by a radiologist when CT images were taken was analyzed by natural language processing to classify diseases. In addition, we analyze the relationship between musculoskeletal anatomical parameters and disease classification, and attempt to acquire new medical knowledge.
キーワード (和) CT画像 / 放射線読影レポート / 自然言語処理 / CNN / BERT / 医用画像データベース / /  
(英) CT Image / Radiology Report / NLP / CNN / BERT / Medical Image Database / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-69, pp. 19-22, 2020年1月.
資料番号 MI2019-69 
発行日 2020-01-22 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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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 MI2019-69

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) 医用画像と放射線読影レポートを用いた大規模データベースにおける疾患分類と筋骨格解剖パラメータの解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of disease classification and musculoskeletal anatomy using medical images and radiology reports in a large-scale medical image database 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CT画像 / CT Image  
キーワード(2)(和/英) 放射線読影レポート / Radiology Report  
キーワード(3)(和/英) 自然言語処理 / NLP  
キーワード(4)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(5)(和/英) BERT / BERT  
キーワード(6)(和/英) 医用画像データベース / Medical Image Database  
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) 本田 修平 / Shuhei Honda / ホンダ シュウヘイ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 高尾 正樹 / Masaki Takao / タカオ マサキ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 荒牧 英治 / Eiji Aramaki / アラマキ エイジ
第4著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 矢田 竣太郎 / Shuntaro Yada / ヤダ シュンタロウ
第5著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 日朝 祐太 / Yuta Hiasa / ヒアサ ユウタ
第6著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 合田 憲人 / Kento Aida / アイダ ケント
第7著者 所属(和/英) 国立情報学研究所 (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 真一 / Shinichi Sato / サトウ シンイチ
第8著者 所属(和/英) 国立情報学研究所 (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 西江 昭弘 / Akihiro Nishie / ニシエ アキヒロ
第9著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 菅野 伸彦 / Nobuhiko Sugano / スガノ ノブヒコ
第10著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ
第11著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者
発表日時 2020-01-29 10:15:00 
発表時間 10 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-69 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.19-22 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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