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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-05 15:50 ［ショートペーパー］Pix2pixを用いたスケッチに基づく肺がんCT画像の生成 ～ スタイルブロックの採用による表現力向上の試み ～ ○遠田 涼・寺本篤司（藤田医科大）・辻本正和（藤田医科大病院）・外山 宏・近藤征史・今泉和良・齋藤邦明（藤田医科大）・藤田広志（岐阜大）  MICT2021-42 MI2021-40 |
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| 抄録 | （和） | 医用画像を対象とし，データ不足を補う目的で利用されている敵対的生成ネットワーク(GAN)であるが，生成される病変像のバリエーションや形状の制御にまで焦点が当てられることは稀である．本研究ではGANの派生モデルであるPix2pixを用い，スケッチにより緻密に病変形状を制御した画像生成を試みる．また，CT画像特有のノイズに代表される，スケッチでの表現が困難な特徴の獲得を目指し，StyleGANで提案されているスタイルベースの構造を取り入れたモデルを使用する．初期的に，比較的入手の容易な肺がんのCT画像を利用し，本手法の実現可能性を検証した． |
| （英） | Generative adversarial networks (GAN) have been used to overcome the lack of data in medical images. However, such applications only rarely focus on controlling the variation and shape of the generated lesion images. In this study, we introduce Pix2pix, a derivative of GAN, to generate images with precisely controlled lesion shapes by sketching. In addition, to capture the features difficult to be represented by sketching, such as noise specific to CT images, the model adopting the style-based architecture proposed in StyleGAN is used. As a preliminary study, the feasibility of our method was verified by using CT images of lung cancer, which are relatively easy to obtain. | |
| キーワード | （和） | 敵対的生成ネットワーク / CT / 肺がん / 画像生成 / スタイル / / / |
| （英） | Generative adversarial networks / Computed tomography / Lung cancer / Image synthesis / Style / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 231, MI2021-40, pp. 66-67, 2021年11月. | |
| 資料番号 | MI2021-40 | |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, 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 | MICT2021-42 MI2021-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI MICT |
| 開催期間 | 2021-11-05 - 2021-11-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2021-11-MI-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Pix2pixを用いたスケッチに基づく肺がんCT画像の生成 |
| サブタイトル（和） | スタイルブロックの採用による表現力向上の試み |
| タイトル（英） | Sketch-based CT image generation of lung cancers using Pix2pix |
| サブタイトル（英） | An attempt to improve representation by adopting Style Blocks |
| キーワード(1)（和/英） | 敵対的生成ネットワーク / Generative adversarial networks |
| キーワード(2)（和/英） | CT / Computed tomography |
| キーワード(3)（和/英） | 肺がん / Lung cancer |
| キーワード(4)（和/英） | 画像生成 / Image synthesis |
| キーワード(5)（和/英） | スタイル / Style |
| 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） | 遠田 涼 / Ryo Toda / トオダ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： FHU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 寺本 篤司 / Atsushi Teramoto / テラモト アツシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： FHU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 辻本 正和 / Masakazu Tsujimoto / ツジモト マサカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 藤田医科大学病院 (略称： 藤田医科大病院) Fujita Health University Hospital (略称： FHUH) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 外山 宏 / Hiroshi Toyama / トヤマ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： FHU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 征史 / Masashi Kondo / コンドウ マサシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： FHU) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今泉 和良 / Kazuyoshi Imaizumi / イマイズミ カズヨシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： FHU) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 邦明 / Kuniaki Saito / サイトウ クニアキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： FHU) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ |
| 第8著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-05 15:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2021-42, MI2021-40 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.230(MICT), no.231(MI) |
| ページ範囲 | pp.66-67 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, MI) |
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