| 講演名 | 2021-05-17 ［ショートペーパー］3次元DeepCNNによる全身CT画像からの骨格筋領域の自動抽出に関する基礎的な検討 野﨑 孝太(岐阜大), 周 向栄(岐阜大), 神谷 直希(愛知県立大), 原 武史(岐阜大), 藤田 広志(岐阜大), |
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| 抄録(和) | 筋萎縮性側索硬化症(ALS)は，運動ニューロンの変性により進行とともに随意筋が萎縮する難病である．ALSの治療法は確立されておらず，確定診断法が求められている．CT画像から，骨格筋の体積やCT値などの定量的な情報を取得できれば，ALSの診断情報の1つとして提供できる可能性があると考えられる．本研究では，骨格筋の定量的な情報を取得するための前段階として，全身CT画像から，3次元DeepCNNにより表層部の骨格筋の自動抽出を行う処理手法を検討した．21症例を用いた実験結果から，提案手法で抽出された骨格筋領域と手動による抽出結果は，平均Jaccard係数で80.5%，平均Dice係数で88.8%であった． |
| 抄録(英) | Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is an intractable disease in which voluntary muscles atrophy gradully due to degeneration of motor neurons. A definitive method for ALS diagnosis is required but it still has not been established. The quantitative information of skeletal muscle region such as volume and CT value that can be obtained from CT images may be useful for supporting ALS diagnosis. In this study, as a preliminary step to obtain quantitative information on skeletal muscles, we investigated an automatic method based on 3D Deep CNN for automatically segmatation surface skeletal muscle regions from whole-body CT images. The experimental results demonstrated that accuracies of the segmetanted skeletal muscle regions showed a mean value of 80.5% on Jaccard coefficient, and 88.8% on Dice coefficient by comapring to the human sketches on 21 whole body CT scans. |
| キーワード(和) | 筋萎縮性側索硬化症 / 全身CT画像 / 骨格筋 / 3次元DeepCNN |
| キーワード(英) | Amyotrophic lateral sclerosis / whole-body CT image / skeletal muscle / 3D Deep CNN |
| 資料番号 | MI2021-7 |
| 発行日 | 2021-05-10 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2021/5/17(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | On-Line |
| テーマ（和） | 医用画像処理，一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Processing, 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） | ［ショートペーパー］3次元DeepCNNによる全身CT画像からの骨格筋領域の自動抽出に関する基礎的な検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Fundamental study of automatic segmentation of skeletal muscle regions on whole body CT images based on a 3D DeepCNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 筋萎縮性側索硬化症 / Amyotrophic lateral sclerosis |
| キーワード(2)（和/英） | 全身CT画像 / whole-body CT image |
| キーワード(3)（和/英） | 骨格筋 / skeletal muscle |
| キーワード(4)（和/英） | 3次元DeepCNN / 3D Deep CNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 野﨑 孝太 / Kota Nozaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岐阜大学(略称：岐阜大) Gifu University(略称：Gifu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 周 向栄 / Xiangong Zhou |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岐阜大学(略称：岐阜大) Gifu University(略称：Gifu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 神谷 直希 / Naoki Kamiya |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 愛知県立大学(略称：愛知県立大) Aichi Prefectual University(略称：Aichi Prefectual Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 原 武史 / Takeshi Hara |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 岐阜大学(略称：岐阜大) Gifu University(略称：Gifu Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 藤田 広志 / Hiroshi Fujita |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 岐阜大学(略称：岐阜大) Gifu University(略称：Gifu Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-05-17 |
| 資料番号 | MI2021-7 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MI-21 |
| ページ範囲 | pp.20-22(MI), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-05-10 (MI) |