お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
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 2020-09-03 11:30
[ショートペーパー]Attention Mask R-CNNを用いたマルチフェ ーズCT画像における肝臓腫瘍候補の自動検出
長谷川 諒岩本祐太郎立命館大)・Lanfen LinHongjie Hu浙江大)・陳 延偉立命館大MI2020-25
抄録 (和) 本研究では, 多相CT画像から肝臓腫瘍を自動抽出・分類可能な深層学習モデルを提案する.提案するモデルは, Mask R-CNNを基に腫瘍の抽出精度を向上させるため重要なチャネルに焦点を当てるAttention機構を組み込んだモデルである.実験の結果より, セグメンテーション精度(Dice値)は, 単相CT画像で約0.60〜0.66, 3つの異なるチャネルとして多相CT画像を使用した場合は約0.73であるが, attentionネットワークを使用した提案手法によって精度を約0.74に向上できる. 
(英) Tumor detection and segmentation are essential pretreatment steps in computer-aided diagnosis of liver tumors. In this study, we propose an attention mask R-CNN-based method for simultaneous detection and segmentation of liver tumors in multiphase CT images. The features of liver tumors are extracted by the attention network. The segmentation accuracy (Dice value) is about 0.60 to 0.66 in single-phase CT images, and about 0.73 when using multi-phase CT images as three different channels. but the accuracy can be improved to about 0.74 by the proposed method using the attention network.
キーワード (和) 多相CT画像 / 検出 / セグメンテーション / 肝臓腫瘍 / Mask R-CNN / アテンション / /  
(英) multi-phase CT image / detection / segmentation / liver tumor / Mask R-CNN / attention / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 156, MI2020-25, pp. 35-38, 2020年9月.
資料番号 MI2020-25 
発行日 2020-08-27 (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 MI2020-25

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-09-03 - 2020-09-03 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 医用画像解析一般 
テーマ(英) Medical Image Analysis 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-09-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Attention Mask R-CNNを用いたマルチフェ ーズCT画像における肝臓腫瘍候補の自動検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Automatic Segmentation of Liver Tumor in Multi- phase CT Images by Attention Mask R-CNN 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 多相CT画像 / multi-phase CT image  
キーワード(2)(和/英) 検出 / detection  
キーワード(3)(和/英) セグメンテーション / segmentation  
キーワード(4)(和/英) 肝臓腫瘍 / liver tumor  
キーワード(5)(和/英) Mask R-CNN / Mask R-CNN  
キーワード(6)(和/英) アテンション / attention  
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) 長谷川 諒 / Ryo Hasegawa /
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Rits Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩本 祐太郎 / Yutaro Iwamoto /
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Rits Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Lanfen Lin / Lanfen Lin /
第3著者 所属(和/英) Zhejiang University (略称: 浙江大)
Zhejiang University (略称: Zhejiang University)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Hongjie Hu / Hongjie Hu /
第4著者 所属(和/英) Zhejiang University (略称: 浙江大)
Zhejiang University (略称: Zhejiang University)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 陳 延偉 / Yen-Wei Chen /
第5著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Rits Univ.)
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: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2020-09-03 11:30:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2020-25 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.156 
ページ範囲 pp.35-38 
ページ数
発行日 2020-08-27 (MI) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会