| 講演名 | 2021-03-04 ディープラーニングに基づいた循環器OCT画像からの中膜検出 張 継偉(和歌山大), 王 開(和歌山大), 久保 隆史(和歌山県立医科大), 呉 海元(和歌山大), |
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| 抄録(和) | 医用画像のセグメンテーションは,医用画像が臨床診断と治療において信頼できる根拠を提供できるかどうかを決定する重要な処理である．医用画像セグメンテーション技術の開発は, 可視化, 三次元再構成などの医用画像処理における他の関連技術の開発に影響を与えるだけでなく,生物医学画像の分析において非常に重要な位置を占めています．近年,医用画像セグメンテーションにおける深層学習アルゴリズムの適用により,医療画像セグメンテーション技術は大きな進歩を遂げている．循環器OCT(Optical Coherence Tomography)技術により, 血管内部の顕微鏡レベルの高精細画像が得られ, 詳細な解剖学的評価が可能となる．本論文では, ディープラーニング(Distance Segmentation)方法によって循環器OCT画像を分割し,分割された領域から中膜部分を検出する方法を提案する．また, 識別率を向上するために, fine-tuningやtrickなどを利用することを検討する． |
| 抄録(英) | Medical image segmentation is an important issue in determining whether medical images can provide reliable evidence in clinical diagnosis and treatment. The development of medical image segmentation technology not only influences the development of other related technologies in medical image processing such as visualization and three-dimensional reconstruction, but also occupies a very important position in the analysis of biomedical images. In recent years, the application of deep learning algorithms in medical image segmentation has made great strides in medical image segmentation technology. Cardiovascular OCT (Optical Coherence Tomography) technology provides high-definition images of the inside of blood vessels at the microscopic level, enabling detailed anatomical evaluation. In this paper, we propose a method of dividing the cardiovascular OCT image by the deep learning (Distance Segmentation) method and detecting the media part from the divided region. We also consider using fine-tuning and tricks to improve the identification rate. |
| キーワード(和) | 循環器OCT画像 / 領域分割 / 詳細訓練 |
| キーワード(英) | Cardiovascular OCT images / Segmentation / fine-tuning |
| 資料番号 | PRMU2020-80 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2021/3/4(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 昭悟(NTT) / 岩村 雅一(阪府大) |
| 副委員長氏名（英） | Akisato Kimura(NTT) / Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 内田 祐介(Mobility Technologies) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Uchida(Mobility Technologies) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディープラーニングに基づいた循環器OCT画像からの中膜検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Media detection from cardiovascular OCT images based on deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 循環器OCT画像 / Cardiovascular OCT images |
| キーワード(2)（和/英） | 領域分割 / Segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 詳細訓練 / fine-tuning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 張 継偉 / jiwei zhang |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 和歌山大学(略称：和歌山大) wakayama university(略称：wakayama univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 王 開 / kai wang |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 和歌山大学(略称：和歌山大) wakayama university(略称：wakayama univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 久保 隆史 / Takashi Kubo |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 和歌山県立医科大学(略称：和歌山県立医科大) Wakayama Medical university(略称：Wakayama Medical Univ) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 呉 海元 / haiyuan wu |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 和歌山大学(略称：和歌山大) wakayama university(略称：wakayama univ) |
| 発表年月日 | 2021-03-04 |
| 資料番号 | PRMU2020-80 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | PRMU-409 |
| ページ範囲 | pp.65-70(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |