| 講演名 | 2022-07-08 [Short Paper] Unsupervised Domain Adaptation for Liver Tumor Detection in Multi-Phase CT images Using Adversarial Learning with Maximum Square Loss Rahul Kumar Jain(Rahul), Takahiro Sato(Takahiro), Taro Watasue(Taro), Tomohiro Nakagawa(Tomohiro), Yutaro Iwamoto(Yutaro), Xianhua Han(Xianhua), Lanfen Lin(Lanfen), Hongjie Hu(Hongjie), Yen-Wei Chen(Yen-Wei), |
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| 抄録(和) | Liver tumor detection in multi-phase CT images is essential in computer-aided diagnosis. Deep learning has been widely used in medical applications. In medical field, acquiring sufficient training data with high quality annotations is a major challenge. To solve the lack of training data issue, domain adaptation-based methods have been developed as a technique to bridge the domain gap across datasets with different feature characteristics and data distributions. This paper presents a domain adaptation-based method for detecting liver tumors in multi-phase CT images. To minimize the domain gap, we employ an adversarial learning scheme with the maximum square loss for mid-level output feature maps using an anchorless detector. |
| 抄録(英) | Liver tumor detection in multi-phase CT images is essential in computer-aided diagnosis. Deep learning has been widely used in medical applications. In medical field, acquiring sufficient training data with high quality annotations is a major challenge. To solve the lack of training data issue, domain adaptation-based methods have been developed as a technique to bridge the domain gap across datasets with different feature characteristics and data distributions. This paper presents a domain adaptation-based method for detecting liver tumors in multi-phase CT images. To minimize the domain gap, we employ an adversarial learning scheme with the maximum square loss for mid-level output feature maps using an anchorless detector. |
| キーワード(和) | Liver tumor detection / multi-phase CT image / domain adaptation / adversarial learning / maximum square loss |
| キーワード(英) | Liver tumor detection / multi-phase CT image / domain adaptation / adversarial learning / maximum square loss |
| 資料番号 | MI2022-37 |
| 発行日 | 2022-07-01 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 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 |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Unsupervised Domain Adaptation for Liver Tumor Detection in Multi-Phase CT images Using Adversarial Learning with Maximum Square Loss |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Liver tumor detection / Liver tumor detection |
| キーワード(2)（和/英） | multi-phase CT image / multi-phase CT image |
| キーワード(3)（和/英） | domain adaptation / domain adaptation |
| キーワード(4)（和/英） | adversarial learning / adversarial learning |
| キーワード(5)（和/英） | maximum square loss / maximum square loss |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | Rahul Kumar Jain / Rahul Kumar Jain |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Ritsumeikan University(略称：Rahul) Ritsumeikan University(略称：Rahul) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | Takahiro Sato / Takahiro Sato |
| 第 2 著者 所属（和/英） | tiwaki Co. Ltd., Shiga, Japan(略称：Takahiro) tiwaki Co. Ltd., Shiga, Japan(略称：Takahiro) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | Taro Watasue / Taro Watasue |
| 第 3 著者 所属（和/英） | tiwaki Co. Ltd., Shiga, Japan(略称：Taro) tiwaki Co. Ltd., Shiga, Japan(略称：Taro) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | Tomohiro Nakagawa / Tomohiro Nakagawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | tiwaki Co. Ltd., Shiga, Japan(略称：Tomohiro) tiwaki Co. Ltd., Shiga, Japan(略称：Tomohiro) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | Yutaro Iwamoto / Yutaro Iwamoto |
| 第 5 著者 所属（和/英） | Ritsumeikan University, Japan(略称：Yutaro) Ritsumeikan University, Japan(略称：Yutaro) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | Xianhua Han / Xianhua Han |
| 第 6 著者 所属（和/英） | Yamaguchi University, Japan(略称：Xianhua) Yamaguchi University, Japan(略称：Xianhua) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | Lanfen Lin / Lanfen Lin |
| 第 7 著者 所属（和/英） | Zhejiang University, Hangzhou, China(略称：Lanfen) Zhejiang University, Hangzhou, China(略称：Lanfen) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | Hongjie Hu / Hongjie Hu |
| 第 8 著者 所属（和/英） | Zhejiang University, Hangzhou, China(略称：Hongjie) Zhejiang University, Hangzhou, China(略称：Hongjie) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | Yen-Wei Chen / Yen-Wei Chen |
| 第 9 著者 所属（和/英） | Ritsumeikan University, Japan(略称：Yen-Wei) Ritsumeikan University, Japan(略称：Yen-Wei) |
| 発表年月日 | 2022-07-08 |
| 資料番号 | MI2022-37 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | MI-98 |
| ページ範囲 | pp.22-23(MI), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2022-07-01 (MI) |