| 講演名 | 2022-07-09 Covid-19患者における経時的胸部CTの非剛体位置合わせ手法の検証 岩男 悠真(量研機構), 川田 奈緒子(千葉大), 関口 結貴(千葉大), 羽石 秀昭(千葉大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 肺の時系列解析において，呼吸状態の差異を補完する非剛体な位置合わせ手法が必要となる．近年，深層学習を用いた高精度，高速な手法がいくつか提案されているが，病変部位の変化を伴うCOVID-19患者の経時的CTに対する適用性は未検証である．そこで本研究では，Voxel Morphと呼ばれる深層学習手法を時系列胸部CTに適用する実用的なプロセスを提案するとともに，COVID-19患者における病変部位の持つ画像的な特徴への頑健性について検証を行った |
| 抄録(英) | In time series analysis of the lungs, a non-rigid registration method that compensates for differences in respiratory status is needed. Recently, several accurate and fast methods using deep learning have been proposed, but their applicability to time series CT of COVID-19 patients with lesion site changes has not been tested. In this study, we propose a practical process to apply a deep learning method called Voxel Morph to time-series chest CT, and verify its robustness to the imaging features of lesions in COVID-19 patients. |
| キーワード(和) | 胸部CT / 時系列解析 / 非剛体位置合わせ / 深層学習 |
| キーワード(英) | Chest CT / Time series analysis / Non-rigid registration / Deep Learning |
| 資料番号 | MI2022-41 |
| 発行日 | 2022-07-01 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/7/8(から2日開催) |
| 開催地（和） | 小樽商工会議所・小樽経済センターホール（４階） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像処理・認識一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging, recoginition, etc. |
| 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） | 原 武史(岐阜大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Hara(Gifu 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） | Covid-19患者における経時的胸部CTの非剛体位置合わせ手法の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Non-rigid registration method for longitudinal chest CT images in Covid-19 |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 胸部CT / Chest CT |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列解析 / Time series analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 非剛体位置合わせ / Non-rigid registration |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岩男 悠真 / Yuma Iwao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 量子科学技術研究開発機構(略称：量研機構) ational Institutes for Quantum Science and Technology(略称：QST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川田 奈緒子 / Naoko Kawata |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 関口 結貴 / Yuki Segiguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ) |
| 発表年月日 | 2022-07-09 |
| 資料番号 | MI2022-41 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | MI-98 |
| ページ範囲 | pp.34-38(MI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-01 (MI) |