| 講演名 | 2021-07-09 深層学習を用いた結核患者の胸部CTデータの重症度判定 浅川 徹也(豊橋技科大), 常田 陸史(豊橋技科大), 清水 一生(豊橋HC), 菰田 拓之(豊橋HC), 青野 雅樹(豊橋技科大), |
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| 抄録(和) | 本研究は，結核患者の胸部CT画像からの結核の重症度（Infiltrative：浸潤、Focal：巣状気腫、Tuberculoma：結核腫、Miliary：粟粒、Fibro-cavernous：線維海綿状 ）を正確に推定する．結核患者の3D胸部CTデータから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画像データを抽出し、画像のヒストグラムから平滑化と正規化を用いて２D画像を抽出した．さらに、抽出した画像にカラースケールを適用した画像を作成した．これらの画像データを基に深層学習を用いて病症の重症度推定を行った．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，accuracyは40%以上と高値であった． |
| 抄録(英) | The purpose of this study is to make accurate estimates for five labels (infiltrative, focal, tuberculoma, miliary, and fi- brocavernous) based on lung images. We describe the tuberculosis task and approach for chest CT image analysis and then perform a single- label CT image analysis using the task dataset. We propose an image processing and fine-tuning deep neural network model that uses inputs from convolutional neural network features. This paper presents several approaches for applying normalization and pseudo-color to the extracted 2D images, for applying mask data to the extracted 2D image data, and for extracting a set of 2D projection images based on the 3D chest CT data. Our submissions for the task test dataset achieved an unweighted Cohen’s kappa of 0.236 and an accuracy of 0.471. |
| キーワード(和) | 断層撮影 / 結核 / 深層学習 / 正規化 / 擬似カラー |
| キーワード(英) | Computed Tomography / Tuberculosis / Deep Learning / Normalization / Pseudo-color |
| 資料番号 | MI2021-19 |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2021/7/8(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） | 医用画像処理および認識一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging, physics, and recognition |
| 委員長氏名（和） | 本谷 秀堅(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi 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） | 深層学習を用いた結核患者の胸部CTデータの重症度判定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Severity determination of chest CT data in tuberculosis patients 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） | 正規化 / Normalization |
| キーワード(5)（和/英） | 擬似カラー / Pseudo-color |
| 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：TUT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 常田 陸史 / Riku Tsuneda |
| 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：TUT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 清水 一生 / Kazuki Simizu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター(略称：豊橋HC) Toyohashi Heart Center(略称：THC) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 菰田 拓之 / Takuyuki Komoda |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター(略称：豊橋HC) Toyohashi Heart Center(略称：THC) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 青野 雅樹 / Masaki Aono |
| 第 5 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：TUT) |
| 発表年月日 | 2021-07-09 |
| 資料番号 | MI2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MI-98 |
| ページ範囲 | pp.42-46(MI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) |