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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-30 13:25
体幹部CTから2D-FCNによる連続スライスの特徴マップを用いた複数臓器領域の自動抽出手法の開発
飯盛広規周 向栄原 武史藤田広志岐阜大MI2019-113
抄録 (和) 臨床現場の読影医の負担軽減・診断のばらつきの軽減を目的としてコンピュータ支援診断システムの開発が期待されている.そのために,計算機が3次元の人体解剖構造を認識・抽出することが必要不可欠である.しかし,深層学習を用いた臓器抽出手法では,ハードウェアの処理能力の制約から前処理として3次元CT画像を2次元断面あるいは3次元パッチ画像に変換して深層学習が人体情報の一部しか使用していないことがある.本研究では,2次元断面画像の連続性を利用した臓器領域抽出モデルの構築法を提案した.提案手法を4つの人体範囲で撮影されたCT画像からの21の臓器の領域抽出問題に適用した.実験の結果,抽出結果と正解領域の臓器の平均一致率が87.1%であることを確認した. 
(英) The development of a computer-aided diagnosis system is expected to reduce the burden on the radiologist in clinical practice and to reduce the variation in diagnosis. Therefore, it is indispensable for the computer to recognize and extract the three-dimensional human anatomy. However, in the organ extraction method using deep learning, the 3D CT image is converted into a 2D cross section or 3D patch image as preprocessing due to the limitation of hardware processing capacity, and deep learning uses only part of the human body information, sometimes not. In this study, we proposed a method for constructing an organ region extraction model using the continuity of 2D cross-sectional images. The proposed method was applied to the problem of region extraction of 21 organs from CT images taken in four human body areas. As a result, it was confirmed that the average agreement rate between the extracted result and the organ in the correct area was 87.1%.
キーワード (和) 3 次元 CT 画像 / 臓器領域抽出 / 解剖学的構造 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / /  
(英) 3D-CT images / multiple organ region extraction / anatomical structure / convolutional neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-113, pp. 203-205, 2020年1月.
資料番号 MI2019-113 
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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PDFダウンロード MI2019-113

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) 体幹部CTから2D-FCNによる連続スライスの特徴マップを用いた複数臓器領域の自動抽出手法の開発 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) 2D Deep CNN for automated multi organ segmentation from CT images by using consecutive slices feature maps 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 3 次元 CT 画像 / 3D-CT images  
キーワード(2)(和/英) 臓器領域抽出 / multiple organ region extraction  
キーワード(3)(和/英) 解剖学的構造 / anatomical structure  
キーワード(4)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network  
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) 飯盛 広規 / Hiroki Isakari / イサカリ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ
第2著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第3著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita /
第4著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu 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-MI2019-113 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.203-205 
ページ数 IEICE-3 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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