| 講演名 | 2023-11-14 ［ショートペーパー］CNNとTransformerを融合した深層学習ネットワークを用いた3次元眼底OCT画像に対する脈絡膜構造の抽出 田町 臣悟(千葉大), 岡本 尚之(千葉大), 岩瀬 雄仁(千葉大), 川俣 勇人(千葉大), 横内 裕敬(千葉大), 羽石 秀昭(千葉大), |
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| 抄録(和) | 脈絡膜は眼底に存在する緻密な血管層であり，眼球の血液供給の大部分に寄与している．近年，様々な眼疾患において，脈絡膜の構造と病態との関連性が述べられており，脈絡膜構造の定量的評価は，眼疾患の発症や病気の理解に重要である．本研究では，対照・疾患眼の3次元光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像に対する脈絡膜構造の抽出手法の開発を目的とする．抽出手法では，OCT特有のテーリングアーチファクトを低減可能な画像処理手法を前処理として加え，Transformerベースの3次元深層学習モデルに畳み込み演算を組み合わせたネットワーク構造を用いる．有効性検証の結果，対照例，および中心性漿液性脈絡網膜症(CSC)症例に対してF-scoreが97.9%と高精度な脈絡膜構造の抽出を実現した． |
| 抄録(英) | The choroid, a dense vascular layer located in the fundus, accounts for the majority of the blood supply to the retina. In recent years, the correlation between choroidal structure and pathophysiology has been revealed in various eye diseases, emphasizing the significance of the quantitative evaluation of choroidal structures for understanding the pathogenesis of ocular diseases and illnesses. This study aims to develop a method for extracting choroidal structures from three-dimensional (3D) optical coherence tomography (OCT) images of both normal and diseased eyes. The extraction method incorporates preprocessing techniques capable of reducing tailing artifacts and uses a transformer-based 3D deep learning network which embedded convolutional operations. The experimental results show that the proposed method achieved highly accurate choroidal structure extraction with an F-score of 97.9% for both normal and central serous chorioretinopathy (CSC) cases. |
| キーワード(和) | 脈絡膜 / 深層学習 / 光コヒーレンストモグラフィー (OCT) / Transformer |
| キーワード(英) | Choroid / Deep Learning / Optical Coherence Tomography / Transformer |
| 資料番号 | MICT2023-28,MI2023-21 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI / MICT |
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| 開催期間 | 2023/11/14(から1日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| 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，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原口 亮(兵庫県立大) / 田中 宏和(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 杉本 千佳(横浜国大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 大竹 義人(奈良先端大) / 高林 健人(岡山県立大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) |
| 幹事補佐氏名（和） | 原 武史(岐阜大) / 諸岡 健一(岡山大) / 村松 大陸(電通大) / 中山 奈津紀(名大) / 田中 亜実(立命館大) / 李 鯤(香川大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Hara(Gifu Univ.) / Kenichi Morooka(Okayama Univ.) / Dairoku Muramatsu(Univ. of Electro & Comm.) / Natsuki Nakayama(Nagoya Univ.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Kun Li(Kagawa Univ.) |
| 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） | ［ショートペーパー］CNNとTransformerを融合した深層学習ネットワークを用いた3次元眼底OCT画像に対する脈絡膜構造の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Choroid layer extraction for 3D OCT images using a deep learning network fusing CNN and Transformer |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脈絡膜 / Choroid |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 光コヒーレンストモグラフィー (OCT) / Optical Coherence Tomography |
| キーワード(4)（和/英） | Transformer / Transformer |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田町 臣悟 / Shingo Tamachi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岡本 尚之 / Takayuki Okamoto |
| 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） | 岩瀬 雄仁 / Takehito Iwase |
| 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） | 川俣 勇人 / Yuto Kawamata |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 横内 裕敬 / Hirotaka Yokouchi |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi |
| 第 6 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 | 2023-11-14 |
| 資料番号 | MICT2023-28,MI2023-21 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | MICT-256,MI-257 |
| ページ範囲 | pp.13-14(MICT), pp.13-14(MI), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |