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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-30 13:25
腹腔鏡下手術支援のためのU-Netに基づく腹腔鏡動画像からの出血領域の推定
山本翔太林 雄一郎盛満慎太郎小澤卓也名大)・北坂孝幸愛知工大)・小田昌宏名大)・竹下修由伊藤雅昭国立がん研究センター東病院)・森 健策名大MI2019-115
抄録 (和) 本研究では,腹腔鏡下手術映像からのU-Netに基づいた手法による出血領域の推定について述べる.腹腔鏡下手術支援のために,手術中の腹腔鏡映像を解析することで手術の状況を認識する研究が行われている.我々は手術中の出血領域に注目し,U-Netを用いて腹腔鏡映像から出血領域の抽出を行ってきた.従来手法では映像中の各フレーム単位で処理を行っていたため,抽出される出血領域がフレーム間で滑らかに変化しない問題点があった.そこで本稿では,時系列情報を考慮するU-Netを構築する.腹腔鏡下手術映像に従来手法と提案手法を適用し,出血領域の推定を行った.実験の結果,連続した複数フレームを入力とすることにより,フレーム間で出血領域が連続性を持って抽出されるようになったことが確認できた. 
(英) This paper reports a bleeding region segmentation method in laparoscopic videos based on U-Net for laparoscopic surgery assistance.
Researches on recognition of surgical process have been conducted by analyzing laparoscopic videos for assisting laparoscopic surgery.
We have focused on bleeding areas during surgery and have segmented bleeding areas from laparoscopic videos using U-Net.
Since our previous method processed frame by frame in the videos, time-series smoothness was lost in the results.
In this paper, we construct U-Net which considers time series information.
In the experiment, we segmented the bleeding area in laparoscopic surgery videos by the previous method and proposed method.
The experimental results showed that the bleeding region was extracted with continuity between frames by using multiple consecutive frames as input.
キーワード (和) 腹腔鏡下手術 / 手術工程解析 / 出血セグメンテーション / ディープラーニング / / / /  
(英) Laparoscopic surgery / Surgical process analysis / Segmentation / Deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-115, pp. 209-214, 2020年1月.
資料番号 MI2019-115 
発行日 2020-01-22 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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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 MI2019-115

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) 腹腔鏡下手術支援のためのU-Netに基づく腹腔鏡動画像からの出血領域の推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Bleeding area segmentation from laparoscopic video based on U-Net for laparoscopic surgery support 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 腹腔鏡下手術 / Laparoscopic surgery  
キーワード(2)(和/英) 手術工程解析 / Surgical process analysis  
キーワード(3)(和/英) 出血セグメンテーション / Segmentation  
キーワード(4)(和/英) ディープラーニング / Deep learning  
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) 山本 翔太 / Shota Yamamoto / ヤマモト ショウタ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 林 雄一郎 / Yuichiro Hayashi / ハヤシ ユウイチロウ
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 盛満 慎太郎 / Shintaro Morimitsu / モリミツ シンタロウ
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小澤 卓也 / Takuya Ozawa / オザワ タクヤ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 北坂 孝幸 / Takayuki Kitasaka / キタサカ タカユキ
第5著者 所属(和/英) 愛知工業大学 (略称: 愛知工大)
Aichi Institute of Technology (略称: Aichi Institute of Tech.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ
第6著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹下 修由 / Nobuyoshi Takeshita / タケシタ ノブヨシ
第7著者 所属(和/英) 国立がん研究センター東病院 (略称: 国立がん研究センター東病院)
National Cancer Center Hospital East (略称: Cancer Center)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 雅昭 / Masaaki Ito / イトウ マサアキ
第8著者 所属(和/英) 国立がん研究センター東病院 (略称: 国立がん研究センター東病院)
National Cancer Center Hospital East (略称: Cancer Center)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク
第9著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2020-01-30 13:25:00 
発表時間 45 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-115 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.209-214 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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