| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-29 13:20 ［ポスター講演］YOLOを用いた胸部CT画像からの肺結節検出 ○陳 栩・平野 靖（山口大）・木戸尚治（阪大）  MI2019-78 |
|
| 抄録 | （和） | 日本での肺がんによる死亡数は男女とも比較的高い．早期発見によって，他臓器への転移が生じる前に治療が始められれば死亡数を低下させることが期待できるため，胸部CT検診が行われる機会が多くなってきている．胸部CT検診では，肺結節の発見を目的として， 低線量CTを用いて1㎜程度のスライス厚で撮影されることも多くなってきたが，5～10㎜程度で撮影されることも少なくない．本研究では，胸部CT検診において5～10㎜程度のスライス厚で撮影されたCT画像に対して，YOLO(You Only Look Once)v3と呼ばれるDeep Learning技術を用いた肺結節の検出手法を提案する． |
| （英） | The number of deaths caused by lung cancer in Japan is relatively high for both men and women. Chest CT screening has been becoming more frequent because early detection may reduce the number of cancer deaths if treatment is started before metastasis to other organs occurs. Although chest CT screening is often performed with about 1 mm thickness images for finding early cancers by using low-dose CT, those taken with 5 to 10 mm thickness are still used commonly. We propose a lung nodule detection method using deep learning technology named YOLO (You Only Look Once) v3 for CT images taken with 5 to 10 mm thickness. | |
| キーワード | （和） | 肺結節検出 / / / / / / / |
| （英） | YOLO / Deep Learning / CT / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-78, pp. 61-65, 2020年1月. | |
| 資料番号 | MI2019-78 | |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) | |
| ISSN | 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 | MI2019-78 |
|
| 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） | YOLOを用いた胸部CT画像からの肺結節検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of lung nodules on CT images by use of YOLO |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 肺結節検出 / YOLO |
| キーワード(2)（和/英） | / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | / CT |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 陳 栩 / Xu Chen / チェン ショウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平野 靖 / Yasushi Hirano / ヒラノ ヤスシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木戸 尚治 / Shoji Kido / キド ショウジ |
| 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） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-29 13:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2019-78 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.399 |
| ページ範囲 | pp.61-65 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]