| 講演名 | 2021-03-16 深層学習を用いた結核患者の胸部CT画像によるマルチラベル・マルチアクシスでの病症推定 浅川 徹也(豊橋技科大), 青野 雅樹(豊橋技科大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本研究は，結核患者の胸部CT画像からの病症（左肺の影響，右肺の影響，左肺の空洞，右肺の空洞，左胸膜炎，右胸膜炎）をマルチラベル問題として正確に推定する．結核患者の3D胸部CTデータからx，y，z軸に沿って2D画像を抽出する．さらに，抽出された画像には，空間，脂肪，骨などを除くためにマスクを適用し，肺のみの2D画像データを抽出する．抽出された２D画像データを基に深層学習を用いてマルチラベル推定を行った．さらに，中央値ベースのマルチラベル予測アルゴリズムも導入した．本研究の結果，平均AUCは0.792，最小AUCが0.716であった． |
| 抄録(英) | The purpose of this research is to make accurate estimates for the six labels (Left affected, Right affected, Light pleurisy, Right pleurisy, Left caverns, Right caverns) for each of the lungs. We describe the tuberculosis task and approach for chest CT image analysis, then perform multi-label CT image analysis using the task dataset. We propose finetuning deep neural network model that uses inputs from multiple CNN features. In addition, this paper presents two approaches for applying mask data to the extracted 2D image data and for extracting a set of 2D projection images along multi-axis based on the 3D chest CT data removed bone, space, fat, and skin except for the lungs that could help to classify the samples. Our submissions on the task test dataset reached a mean AUC value of 0.792 and a minimum AUC value of 0.716. |
| キーワード(和) | 断層撮影 / 結核 / 深層学習 / マルチラベル分類 |
| キーワード(英) | Computed Tomography / Tuberculosis / Deep Learning / Multi-label classification |
| 資料番号 | MI2020-64 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/3/15(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像一般（メディカルイメージング連合フォーラム） |
| テーマ（英） | Medical Imaging |
| 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 |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた結核患者の胸部CT画像によるマルチラベル・マルチアクシスでの病症推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tuberculosis in Chest CT Image Analysis based on multi-axis projections using Deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 断層撮影 / Computed Tomography |
| キーワード(2)（和/英） | 結核 / Tuberculosis |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | マルチラベル分類 / Multi-label classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浅川 徹也 / Tetsuya Asakawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学(略称：豊橋技科大) Toyohashi University of Technology(略称：Toyohashi Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 青野 雅樹 / Masaki Aono |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学(略称：豊橋技科大) Toyohashi University of Technology(略称：Toyohashi Univ) |
| 発表年月日 | 2021-03-16 |
| 資料番号 | MI2020-64 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MI-431 |
| ページ範囲 | pp.74-79(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |