| 講演名 | 2020-01-29 One-class SVMを用いた病変強調によるFDG-PET/CT上の頸胸部病変の自動検出 田中 敦子(近畿大), 根本 充貴(近畿大), 甲斐田 勇人(近畿大), 木村 裕一(近畿大), 永岡 隆(近畿大), 山田 誉大(近畿大), 牛房 和之(近畿大), 花岡 宏平(近畿大病院), 北島 一宏(兵庫医科大), 槌谷 達也(兵庫医科大病院), 石井 一成(近畿大), |
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| 抄録(和) | one-class SVM（OCSVM）による異常検知を用いた病変強調によるFDG-PET/CT上の頚胸部原発性・転移性病変検出法を提案する。提案手法は、左右肺および頸縦隔領域の自動抽出、正常画素データを学習したOCSVMによる異常画素検知、計測異常度に基づく病変候補検出からなる。臨床FDG-PET/CT を用いた評価実験で提案法の有用性を確認した。また従来手法であるマハラノビス距離を使用した異常検知処理による病変強調及び検出法との比較を行い、本提案法の有効性を確認した。 |
| 抄録(英) | We propose an anomaly detection based method to detect primary and metastatic lesions in the cervical and thoracic region on FDG-PET/CT by lesion enhancement using one-class SVM (OCSVM). The first step of the proposed method is the automatic extraction of bilateral lungs, cervical region, and the mediastinal region. Secondary, voxel abnormality is measured at each voxel in the extracted regions by organ-specific OCSVMs, that have been trained by normal voxel data previously. Next, lesion candidates are detected by the thresholding process for the voxel abnormalities. In the evaluation using clinical FDG-PET/CT, we confirmed the effectiveness of the proposed method by comparison of the lesion detection performances between the proposed method and our previous method using the Mahalanobis distance. |
| キーワード(和) | one-class SVM / 異常検知 / FDG-PET/CT / コンピュータ支援診断 |
| キーワード(英) | one-class SVM / anomaly detection / FDG-PET/CT / computer aided diagnosis |
| 資料番号 | MI2019-67 |
| 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） | One-class SVMを用いた病変強調によるFDG-PET/CT上の頸胸部病変の自動検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automated dection for neck and thoracic lesions on FDG-PET/CT by lesion enhancement using one-class SVM |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | one-class SVM / one-class SVM |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / anomaly detection |
| キーワード(3)（和/英） | FDG-PET/CT / FDG-PET/CT |
| キーワード(4)（和/英） | コンピュータ支援診断 / computer aided diagnosis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 敦子 / Atsuko Tanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 根本 充貴 / Mitsutaka Memoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 甲斐田 勇人 / Hayato Kaida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木村 裕一 / Yuichi Kimura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 永岡 隆 / Takashi Nagaoka |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 山田 誉大 / Takahiro Yamada |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 牛房 和之 / Kazuyuki Ushifusa |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 花岡 宏平 / Kohei Hanaoka |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 近畿大学病院(略称：近畿大病院) Kindai University Hospital(略称：Kindai Uni Hosp) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 北島 一宏 / Kazuhiro Kitajima |
| 第 9 著者 所属（和/英） | 兵庫医科大学(略称：兵庫医科大) Hyogo College of Medicine(略称：Hyogo Col of Med) |
| 第 10 著者 氏名（和/英） | 槌谷 達也 / Tatsuya Tsuchitani |
| 第 10 著者 所属（和/英） | 兵庫医科大学病院(略称：兵庫医科大病院) Hospital of Hyogo College of Medicine(略称：Hosp of Hyogo Col of Med) |
| 第 11 著者 氏名（和/英） | 石井 一成 / Kazunari Ishii |
| 第 11 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Uni) |
| 発表年月日 | 2020-01-29 |
| 資料番号 | MI2019-67 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MI-399 |
| ページ範囲 | pp.11-14(MI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |