| 講演名 | 2021-11-05 変位場の学習による単一投影像に対する可変形モデル位置合わせ 中尾 恵(京大), 中村 光宏(京大), 松田 哲也(京大), |
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| 抄録(和) | 治療時に取得可能な単一投影像に基づく臓器形状の再構成は放射線治療や外科手術支援等，臨床における応用範囲が広い研究課題である．本研究では単一視点の2次元投影像に対して3次元臓器モデルの可変形位置合わせを達成するimage-to-graph convolutional neural network の枠組みを構築した．本枠組みでは，2次元投影像が変位場へ変換され，グラフ畳み込みネットワークによって3次元メッシュの頂点変位と変位場の関係が学習される．4D-CTから生成した疑似X線画像を学習済みのネットワークへ適用し，画像上で輪郭の大部分が視認できない腹部臓器の3次元形状と位置を臨床において利用可能な精度で再構成可能であることを確認したので報告する |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 可変形位置合わせ / 形状推定 / 変位場 / グラフ畳み込みネットワーク / 深層学習 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | MICT2021-27,MI2021-25 |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI / MICT |
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| 開催期間 | 2021/11/5(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology |
| 委員長氏名（和） | 本谷 秀堅(名工大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 委員長氏名（英） | Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) / 小林 匠(横浜国大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) / 高林 健人(岡山県立大) / 西川 拓也(国立循環器病研究センター) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takuya Nishikawa(National Cerebral and Cardiovascular Center Hospital) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 変位場の学習による単一投影像に対する可変形モデル位置合わせ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deformable model registration for a single projection image by learning displacement fields |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 可変形位置合わせ |
| キーワード(2)（和/英） | 形状推定 |
| キーワード(3)（和/英） | 変位場 |
| キーワード(4)（和/英） | グラフ畳み込みネットワーク |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中尾 恵 / Megumi Nakao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 光宏 / Mitsuhiro Nakamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 松田 哲也 / Tetsuya Matsuda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-11-05 |
| 資料番号 | MICT2021-27,MI2021-25 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MICT-230,MI-231 |
| ページ範囲 | pp.1-6(MICT), pp.1-6(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, MI) |