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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-05 10:00 ［ショートペーパー］耳下腺の超音波画像を用いたシェーグレン症候群の治療効果の予測 ○藤原航平・武田啓太・高木幸則・佐々木美穂・榮田 智・片山郁夫・角 美佐・酒井智弥（長崎大）  MICT2021-30 MI2021-28 |
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| 抄録 | （和） | 本研究の目的は，唾液腺に慢性炎症を起こすシェーグレン症候群(SS)患者の唾液腺の超音波画像(US画像)から，SSの治療効果を予測し，医師の診断を支援することである．SS患者の唾液腺治療に対する治療計画を立案するためには，唾液腺病態の重症度を把握することが有益であり，また医師はSS患者の唾液腺のUS画像に見られる視覚的特徴から，患者の唾液量が治療後にどの程度回復するかを経験に基づいて見込みをつけている．そこで，初診時に撮影した唾液腺のUS画像から治療後の唾液分泌増加量を予測する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を作成し，初診時の唾液分泌量と足して治療後の唾液分泌量を算出する手法を提案する．またSSは，唾液分泌量検査で2.0g/2分間以下であれば有意な唾液量低下ありと判断される．本稿では提案手法のCNNによる治療後の唾液分泌増加量の予測が有効であったことと，治療後の唾液分泌量が2.0g以下であるか否かをを提案手法で2クラス分類した場合においても有意な結果を示したことを報告する． |
| （英） | The purpose of this study was to predict the response to treatment of SS from ultrasound (US) images of salivary glands in patients with Sjögren's syndrome (SS), a chronic inflammation of the salivary glands, and to assist physicians in their diagnosis. Based on the visual characteristics of the US images of the salivary glands of SS patients, physicians have an educated guess as to the extent to which the patient's saliva volume will recover after treatment. Therefore, we propose a method to create a convolutional neural network (CNN) that predicts the increase in saliva secretion after treatment based on the US images of salivary glands taken at the time of initial examination, and to calculate the amount of saliva secretion after treatment by adding it to the amount of saliva secretion at the time of initial examination. In addition, SS is considered to have a significant decrease in saliva volume if the saliva volume is less than 2.0g/2min. In this paper, we report that the proposed method was effective in predicting the increase in saliva secretion after treatment by CNN, and that the proposed method also showed significant results when the saliva secretion after treatment was classified into two classes: whether it was less than 2.0g or not. | |
| キーワード | （和） | シェーグレン症候群 / 超音波画像 / 畳み込みニューラルネットワーク / 転移学習 / 回帰分析 / / / |
| （英） | Sjogren's syndrome / ultrasonography / convolutional neural network / transfer learning / regression analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 231, MI2021-28, pp. 15-16, 2021年11月. | |
| 資料番号 | MI2021-28 | |
| 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 | MICT2021-30 MI2021-28 |
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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） | 耳下腺の超音波画像を用いたシェーグレン症候群の治療効果の予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of therapeutic response in Sjogren's syndrome using ultrasound images of parotid glands |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | シェーグレン症候群 / Sjogren's syndrome |
| キーワード(2)（和/英） | 超音波画像 / ultrasonography |
| キーワード(3)（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(4)（和/英） | 転移学習 / transfer learning |
| キーワード(5)（和/英） | 回帰分析 / regression analysis |
| 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） | 藤原 航平 / Kohei Fujiwara / フジワラ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武田 啓太 / Takeda Keita / タケダ ケイタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高木 幸則 / Yukinori Takagi / タカギ ユキノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 美穂 / Miho Sasaki / ササキ ミホ |
| 第4著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 榮田 智 / Sato Eida / エイダ サト |
| 第5著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片山 郁夫 / Ikuo Katayama / カタヤマ イクオ |
| 第6著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 角 美佐 / Misa Sumi / スミ ミサ |
| 第7著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 智弥 / Tomoya Sakai / サカイ トモヤ |
| 第8著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-05 10:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2021-30, MI2021-28 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.230(MICT), no.231(MI) |
| ページ範囲 | pp.15-16 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, MI) |
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