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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-09 11:20
ディープラーニングに基づく胸部CT画像からの肺領域の抽出
何 欣珊山崎隆治埼玉工大IMQ2021-11 IE2021-73 MVE2021-40
抄録 (和) 胸部X線画像から,肺領域(肺野)を正確に抽出することは,肺野内の病変検出において必要不可欠な処理であり,胸部のコンピュータ支援診断システムの開発において重要である.本研究では,胸部CT画像から,ディープラーニングに基づく肺領域の抽出手法(U-Net,U-Net++,およびMask R-CNN)を実装し,各肺野領域における抽出性能を調査する.結果として,Mask R-CNNによる手法は,他の2手法に比べてすべての肺野領域に対して抽出性能(Dice係数)は高かったが,一方で下肺野領域の抽出については改善の余地が見られた. 
(英) Accurate extraction of lung regions from chest X-ray images is an essential process for detecting lesions in lung fields, and is important in the development of computer-aided diagnosis systems for the chest. In this study, we implement lung region extraction methods (U-Net, U-Net++, and Mask R-CNN) from chest CT images using deep learning, and investigate the extraction performance in each lung region. As a result, the extraction performance (Dice index) of the Mask R-CNN method was higher for all lung regions than the other two methods, but there was room for improvement in the extraction of the lower lung regions.
キーワード (和) 胸部CT画像 / 肺野抽出 / U-Net / U-Net++ / Mask R-CNN / 性能評価 / /  
(英) Chest CT image / Lung extraction / U-Net / U-Net++ / Mask R-CNN / Extraction performance / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 422, IE2021-73, pp. 7-12, 2022年3月.
資料番号 IE2021-73 
発行日 2022-03-02 (IMQ, IE, MVE) 
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 IMQ2021-11 IE2021-73 MVE2021-40

研究会情報
研究会 CQ IMQ MVE IE  
開催期間 2022-03-09 - 2022-03-11 
開催地(和) オンライン開催 (Zoom) 
開催地(英) Online (Zoom) 
テーマ(和) 変化する生活での五感に訴えるオンラインメディアとその評価、および一般(魅力工学研究会協賛) 
テーマ(英) Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2022-03-CQ-IMQ-MVE-IE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ディープラーニングに基づく胸部CT画像からの肺領域の抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Extraction of lung regions from chest CT images using deep learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 胸部CT画像 / Chest CT image  
キーワード(2)(和/英) 肺野抽出 / Lung extraction  
キーワード(3)(和/英) U-Net / U-Net  
キーワード(4)(和/英) U-Net++ / U-Net++  
キーワード(5)(和/英) Mask R-CNN / Mask R-CNN  
キーワード(6)(和/英) 性能評価 / Extraction performance  
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) 何 欣珊 / Xinshan He / カ シンサン
第1著者 所属(和/英) 埼玉工業大学 (略称: 埼玉工大)
Saitama Institute of Technology (略称: SIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山崎 隆治 / Takaharu Yamazaki / ヤマザキ タカハル
第2著者 所属(和/英) 埼玉工業大学 (略称: 埼玉工大)
Saitama Institute of Technology (略称: SIT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-03-09 11:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IE 
資料番号 IMQ2021-11, IE2021-73, MVE2021-40 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.420(IMQ), no.422(IE), no.423(MVE) 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2022-03-02 (IMQ, IE, MVE) 


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