| 講演名 | 2024-01-26 深層学習による冠動脈ストレッチ画像からの狭窄判定の試み 浅川 徹也(豊橋技科大), 篠田 拓樹(豊橋技科大), 深津 佑太(豊橋技科大), 戸川 琢也(豊橋ハートセンター), 清水 一生(豊橋ハートセンター), 青野 雅樹(豊橋技科大), |
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| 抄録(和) | 心疾患の1つである冠動脈狭窄は人によって診断されるため手間がかかることが課題となっている．そのため診断の自動化が望まれており，深層学習による診断は大きな期待を寄せられている．本論文では造影CT画像からの冠動脈MPR画像を元に，抽出された冠動脈を個別に入力する方法と集約投影図(Aggregate Projected View: APV)化し入力する方法の2つの深層学習モデルを提案する．2つのモデルにおいて少数の冠動脈MPR画像を用いて狭窄判定を試みた結果，APV画像を利用したモデルで最大で0.779±0.024のF1-scoreを確認した． |
| 抄録(英) | Coronary artery stenosis, one of the most common heart diseases, is diagnosed by a human, which is a time-consuming and labor-intensive process. Therefore, the diagnosis of coronary artery stenosis is desired to be automated, and deep learning has shown great promise in this regard. In this paper, we propose two deep learning models based on coronary artery MPR images from contrast CT images: one is to input each extracted coronary artery individually, and the other is to input an aggregate projection view (APV). The model using APV images showed a maximum F1-score of 0.779±0.024 |
| キーワード(和) | CT画像 / 冠動脈ストレッチ画像 / 冠動脈狭窄 / 深層学習 |
| キーワード(英) | Computed Tomography / Coronary Stretch Image / Coronary Stenosis / Deep Learning |
| 資料番号 | PRMU2023-49 |
| 発行日 | 2024-01-18 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MVE / VRSJ-SIG-MR / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2024/1/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 日吉キャンパス(来往舎) |
| 開催地（英） | Keio Univ. (Hiyoshi Campus) |
| テーマ（和） | メタバースと深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 柏野 邦夫(NTT) / 清川 清(奈良先端大) / / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Kashio(NTT) / Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) / / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 入江 豪(東京理科大) / 新井田 統(KDDI総合研究所) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Go Irie(Tokyo Univ. of Science) / Sumaru Niida(KDDI Research) |
| 幹事氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 磯山 直也(大妻女子大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 福嶋 政期(九大) / 後藤 充裕(NTT) / / 出口 大輔(名古屋大) / 高橋 康輔(ウミトロン株式会社) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(大阪大) / 浦西 友樹(大阪大) |
| 幹事氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Naoya Isoyama(Otsuma Women's University) / Takenori Hara(DNP) / Shogo Fukushima(Kyushu Univ.) / Mitsuhiro Goto(NTT) / / 出口 大輔(名古屋大) / 高橋 康輔(ウミトロン株式会社) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(大阪大) / 浦西 友樹(大阪大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 下西 慶(京大) / 原 健翔(産総研) / 宍戸 英彦(創価大) / 中澤 篤志(京大) / 東條 直也(KDDI総合研究所) / 萩山 直紀(NTT) / 畑田 裕二(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kei Shimonishi(Kyoto Univ.) / Kensho Hara(AIST) / Hidehiko Shishido(Soka University) / Atsushi Nakazawa(Kyoto Univ.) / Naoya Tojo(KDDI Research) / Naoki Hagiyama(NTT) / Yuji Tatada(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / SIG-MR / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習による冠動脈ストレッチ画像からの狭窄判定の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An attempt to determine stenosis from coronary stretch images using deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CT画像 / Computed Tomography |
| キーワード(2)（和/英） | 冠動脈ストレッチ画像 / Coronary Stretch Image |
| キーワード(3)（和/英） | 冠動脈狭窄 / Coronary Stenosis |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 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） | 篠田 拓樹 / Hiroki Shinoda |
| 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） | 深津 佑太 / Yuta Fukatsu |
| 第 3 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 4 著者 氏名（和/英） | 戸川 琢也 / Takuya Togawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター(略称：豊橋ハートセンター) Toyohashi Heart Center(略称：THC) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 清水 一生 / Kazuki Shimizu |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 豊橋ハートセンター(略称：豊橋ハートセンター) Toyohashi Heart Center(略称：THC) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 青野 雅樹 / Masaki Aono |
| 第 6 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 | 2024-01-26 |
| 資料番号 | PRMU2023-49 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | PRMU-358 |
| ページ範囲 | pp.50-55(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-18 (PRMU) |