| 講演名 | 2020-01-29 ［ポスター講演］YOLOを用いた胸部CT画像からの肺結節検出 陳 栩(山口大), 平野 靖(山口大), 木戸 尚治(阪大), |
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| 抄録(和) | 日本での肺がんによる死亡数は男女とも比較的高い．早期発見によって，他臓器への転移が生じる前に治療が始められれば死亡数を低下させることが期待できるため，胸部CT検診が行われる機会が多くなってきている．胸部CT検診では，肺結節の発見を目的として， 低線量CTを用いて1㎜程度のスライス厚で撮影されることも多くなってきたが，5〜10㎜程度で撮影されることも少なくない．本研究では，胸部CT検診において5〜10㎜程度のスライス厚で撮影されたCT画像に対して，YOLO(You Only Look Once)v3と呼ばれるDeep Learning技術を用いた肺結節の検出手法を提案する． |
| 抄録(英) | The number of deaths caused by lung cancer in Japan is relatively high for both men and women. Chest CT screening has been becoming more frequent because early detection may reduce the number of cancer deaths if treatment is started before metastasis to other organs occurs. Although chest CT screening is often performed with about 1 mm thickness images for finding early cancers by using low-dose CT, those taken with 5 to 10 mm thickness are still used commonly. We propose a lung nodule detection method using deep learning technology named YOLO (You Only Look Once) v3 for CT images taken with 5 to 10 mm thickness. |
| キーワード(和) | 肺結節検出 |
| キーワード(英) | YOLO / Deep Learning / CT |
| 資料番号 | MI2019-78 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2020/1/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 委員長氏名（和） | 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］YOLOを用いた胸部CT画像からの肺結節検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Detection of lung nodules on CT images by use of YOLO |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 肺結節検出 / YOLO |
| キーワード(2)（和/英） | / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | / CT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 陳 栩 / Xu Chen |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 平野 靖 / Yasushi Hirano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 木戸 尚治 / Shoji Kido |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-01-29 |
| 資料番号 | MI2019-78 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MI-399 |
| ページ範囲 | pp.61-65(MI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |