| 講演名 | 2020-01-29 人工股関節全置換術自動手術計画のためのCNNを用いた骨盤・大腿骨特徴点自動抽出 中西 裕紀(神戸大), 大竹 義人(奈良先端大), 高尾 正樹(阪大), 菅野 伸彦(阪大), 日朝 祐太(奈良先端大), 鍵山 善之(山梨大), 貝原 俊也(神戸大), 佐藤 嘉伸(奈良先端大), |
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| 抄録(和) | 我々は人工股関節全置換術の自動手術計画立案システムを開発している．このシステムを実現するには関節機能の定量評価が必要であり，左右脚長差・関節可動域といった関節機能のシミュレーションのためには股関節解剖学的特徴点の自動抽出が求められる．本研究ではCNNを用いてCT画像から関節機能評価に用いる解剖学的特徴点の自動抽出を行う． |
| 抄録(英) | We have developed an automated preoperative planning system for total hip replacement. This system requires quantitative evaluation of hip joint functions. We need to automate anatomical landmark detection because the anatomical landmarks are used for the simulations of the hip joint functions, for examples, leg length discrepancy and range of motion. In this study, we apply CNN-based heatmap regression to the anatomical landmark detection. |
| キーワード(和) | 股関節 / 解剖学的特徴点 / 畳み込みニューラルネットワーク / ヒートマップ推定 |
| キーワード(英) | hip joint / anatomical landmark / convolutional neural network / heatmap regression |
| 資料番号 | MI2019-93 |
| 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） | 人工股関節全置換術自動手術計画のためのCNNを用いた骨盤・大腿骨特徴点自動抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Landmark detection of pelvis and femur for preoperative planning of total hip replacement using CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 股関節 / hip joint |
| キーワード(2)（和/英） | 解剖学的特徴点 / anatomical landmark |
| 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） | ヒートマップ推定 / heatmap regression |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中西 裕紀 / Yuki Nakanishi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大竹 義人 / Yoshito Otake |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 高尾 正樹 / Masaki Takao |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 菅野 伸彦 / Nobuhiko Sugano |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 日朝 祐太 / Yuta Hiasa |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 鍵山 善之 / Yoshiyuki Kagiyama |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 山梨大学(略称：山梨大) University of Yamanashi(略称：Univ. of Yamanashi) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 貝原 俊也 / Toshiya Kaihara |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 発表年月日 | 2020-01-29 |
| 資料番号 | MI2019-93 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MI-399 |
| ページ範囲 | pp.125-127(MI), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |