| 講演名 | 2024-03-03 MR画像分類における腫瘍の位置情報の有用性評価 西中川 司(九大), 武石 啓成(九大), 竹内 純一(九大), |
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| 抄録(和) | MRIとは，体内の水素原子核の磁気共鳴現象を利用して，体の断面画像を得るものであり，現在多くの医療現場で用いられている．本研究では，腫瘍を有する頭部のMR画像を入力として，腫瘍の種類を，ニューラルネットを用いて分類する問題について考察する．こうした分類が高精度で可能になれば，臨床における自動診断に役立つことが期待されるが，MR画像分類には学習に利用できる実データが不足している課題がある．それを解決するために，本研究では既存のモデルを利用するファインチューニングを行い，限られたデータから高精度なモデルを作成した．また，腫瘍は種類によって発生する位置の分布が異なるため，腫瘍の形状だけではなく，その位置情報も利用することで MR画像分類の性能の向上が可能であるかについて，公開されたMR画像とそれらを劣化させた画像を利用した実験により評価した．その結果，画像を劣化させるにつれ，位置情報の有用性が高まることを確認することができた．その際，腫瘍の位置情報を2次元の座標ベクトルで与えるよりも，画像として与える方が位置情報の有用性が高いことも確認できた． |
| 抄録(英) | MRI, or magnetic resonance imaging, is a medical imaging technique widely used in various healthcare settings. It utilizes the magnetic resonance phenomenon of hydrogen nuclei within the body to obtain cross-sectional images of the body. In this research, we explore the classification problem of tumor types in head MR images using neural networks. Achieving high accuracy in such classifications is anticipated to contribute to automated diagnosis in clinical settings. However, a challenge in MR image classification is the limited availability of real-world data for training. To address this issue, our study employs fine-tuning with existing models to create an accurate model from a restricted dataset. Additionally, since the distribution of tumor occurrence varies based on tumor types, we investigate whether utilizing not only tumor shape but also its positional information can enhance the performance of MR image classification. We evaluate this by conducting experiments using publicly available MR images and their degraded versions. The results confirm that as images degrade, the utility of positional information increases. Notably, providing the positional information as an image proves more effective than presenting it as a 2D coordinate vector for enhancing the usefulness of positional information in the context of tumor classification. |
| キーワード(和) | CNN / MRI / ファインチューニング / 画像分類 |
| キーワード(英) | CNN / MRI / fine-tuning / image classification |
| 資料番号 | IBISML2023-43 |
| 発行日 | 2024-02-25 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2024/3/3(から2日開催) |
| 開催地（和） | 広島大学 東広島キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus |
| テーマ（和） | 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 柏野 邦夫(NTT) / 杉山 将(東大) / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Kashio(NTT) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / 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) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Go Irie(Tokyo Univ. of Science) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) / 出口 大輔(名大) / 高橋 康輔(ウミトロン) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(阪大) / 浦西 友樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) / 出口 大輔(名大) / 高橋 康輔(ウミトロン) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(阪大) / 浦西 友樹(阪大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 下西 慶(京大) / 原 健翔(産総研) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kei Shimonishi(Kyoto Univ.) / Kensho Hara(AIST) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(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 Information-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | MR画像分類における腫瘍の位置情報の有用性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Assessment of the Utility of Tumor Location Information in MR Image Classification of Tumors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | MRI / MRI |
| キーワード(3)（和/英） | ファインチューニング / fine-tuning |
| キーワード(4)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西中川 司 / Tsukasa Nishinakagawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 武石 啓成 / Yoshinari Takeishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 竹内 純一 / Jun'ichi Takeuchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2024-03-03 |
| 資料番号 | IBISML2023-43 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | IBISML-410 |
| ページ範囲 | pp.21-28(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2024-02-25 (IBISML) |