| 講演名 | 2020-01-25 心筋血流SPECTにおける深層学習を利用した心外集積除去法の基礎的検討 本間 優斗(北海道科学大), 菊池 明泰(北海道科学大), 北間 正崇(北海道科学大), 織田 圭一(北海道科学大), 岡田 光騎(北海道科学大), 川上 敬(北海道科学大), |
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| 抄録(和) | 【目的】心筋血流SPECT検査における心外集積を除去するため，深層学習の技術を利用したデジタルファントムによる学習・評価を目的とする。【方法】デジタルファントム作成ソフトウェア（X-CAT）とそのデータをPC上で収集可能なソフトウェア（SIMIND）を用いてファントムの作成およびSPECT収集を行った。作成したprojectionデータから60枚の横断像を作成し，心筋，肝臓，腸管のsegmentationを行った。これらの横断像を教師データとして深層学習のシステムに学習させ，心外集積をシステムによって取り除き，心筋の抽出のみを試みた。評価方法はCircumferential Profile curveの作成とし，心外集積の影響を評価した。なお，深層学習のシステムは共同研究により開発されたものを使用した。【結果】デジタルファントムによる学習・評価により，心外集積を取り除き，ピクセル単位で心筋の抽出が可能であった。【結論】本研究より，心筋血流SPECT検査における心外集積の影響を低減することが可能であると考えられる。しかし，教師データ数の不足やsegmentationに伴う抽出精度の問題点があるため，今後の検討課題とする。 |
| 抄録(英) | [Purpose] The purpose of this study is to evaluate and evaluate digital phantoms using deep learning techniques to remove extracardiac accumulation in myocardial perfusion SPECT. [Methods] Phantom creation and SPECT collection were performed using digital phantom creation software (X-CAT) and software (SIMIND) capable of collecting the data on a PC. From the created projection data, 60 cross-sectional images were created and segmentation of the myocardium, liver, and intestine was performed. These cross-sectional images were trained in a deep learning system as teacher data, extracardiac accumulation was removed by the system, and only the extraction of myocardium was attempted. The evaluation method was to create a Circumferential Profile curve, and the effects of extracardiac accumulation were evaluated. The deep learning system used was developed through joint research. [Results] By learning and evaluating with a digital phantom, extracardiac accumulation was removed and myocardium could be extracted in pixel units. Conclusion: This study suggests that the effects of extracardiac accumulation on myocardial perfusion SPECT examination can be reduced. However, there is a shortage of teacher data and a problem of extraction accuracy due to segmentation. |
| キーワード(和) | 心筋血流SPECT / 深層学習 / デジタルファントム / XCAT / SIMIND / segmentation |
| キーワード(英) | myocardial perfusion SPECT / Deep Learning / digital phantom / XCAT / SIMIND / segmentation |
| 資料番号 | MICT2019-41,MBE2019-70 |
| 発行日 | 2020-01-18 (MICT, MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / MICT |
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| 開催期間 | 2020/1/25(から1日開催) |
| 開催地（和） | KKRホテル熊本 |
| 開催地（英） | KKR Hotel Kumamoto |
| テーマ（和） | ME, ヘルスケア・医療情報通信技術, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 野村 泰伸(阪大) / 原 晋介(阪市大) |
| 委員長氏名（英） | Taishin Nomura(Osaka Univ.) / Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 渡邊 高志(東北大) / 花田 英輔(佐賀大) / 杉本 千佳(横浜国大) |
| 副委員長氏名（英） | Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) / Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 伊良皆 啓治(九大) / 安在 大祐(名工大) / 和泉 慎太郎(神戸大) |
| 幹事氏名（英） | Keiji Iramina(Kyushu Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 小林 匠(横浜国大) / 朔 啓太(九大) / 石田 開(NICT) / 高林 健人(岡山県立大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Keita Saku(Kyushu Univ.) / Kai Ishida(NICT) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 心筋血流SPECTにおける深層学習を利用した心外集積除去法の基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | デジタルファントムを用いた評価 |
| タイトル（英） | Fundamental study of extracardiac accumulation using Deep learning in myocardial perfusion SPECT |
| サブタイトル（和） | Evaluation using a digital phantom |
| キーワード(1)（和/英） | 心筋血流SPECT / myocardial perfusion SPECT |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | デジタルファントム / digital phantom |
| キーワード(4)（和/英） | XCAT / XCAT |
| キーワード(5)（和/英） | SIMIND / SIMIND |
| キーワード(6)（和/英） | segmentation / segmentation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 本間 優斗 / Yuto Homma |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道科学大学(略称：北海道科学大) Hokkaido University of Science(略称：Hokkaido University of Science) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 菊池 明泰 / Akihiro kikuchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道科学大学(略称：北海道科学大) Hokkaido University of Science(略称：Hokkaido University of Science) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 北間 正崇 / Masataka kitama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道科学大学(略称：北海道科学大) Hokkaido University of Science(略称：Hokkaido University of Science) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 織田 圭一 / Keiichi Oda |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道科学大学(略称：北海道科学大) Hokkaido University of Science(略称：Hokkaido University of Science) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 岡田 光騎 / Koki Okada |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 北海道科学大学(略称：北海道科学大) Hokkaido University of Science(略称：Hokkaido University of Science) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 川上 敬 / Takashi Kawakami |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 北海道科学大学(略称：北海道科学大) Hokkaido University of Science(略称：Hokkaido University of Science) |
| 発表年月日 | 2020-01-25 |
| 資料番号 | MICT2019-41,MBE2019-70 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MICT-390,MBE-391 |
| ページ範囲 | pp.11-13(MICT), pp.11-13(MBE), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2020-01-18 (MICT, MBE) |